5.1 传染病模型

第五章 微分方程模型
5.1 传染病模型
模型4SIR模型)
模型假设
假设条件为:
.在疾病传播期内所考察地区的总人口数为N,不考虑生死。人分为健康者,病人和病愈免疫的移出者三类,称为SIR模型。三类人在总人数N中所占的比例分别为s(t),i(t)r(t)
.每个病人每天有效接触的平均人数是常数称为日接触率。当病人与健康者有效接触时,使健康者受感染变为病人。
3.有些传染病如伤风,痢疾等治愈后免疫力很低,可以假定无免疫性,于是病人被治愈后变成健康者,健康者还可以被感染再变成病人。则每天被治愈的病人数占病人总数的比例为常数u,称为日治愈率。病人治愈后称为仍可被感染的健康者。1/u是这种传染病的平均传染期。
模型构成
由假设1有:
S(t)+i(t)+r(t)=1
根据条件2和3有:
对于病愈免疫的移出者而言应有:
再记初始时刻的健康者与病人的比例分别为s0(s0>0)和i0(i0>0)(不妨设移出者的初始值r0=0),则上述三式,SIR模型的方程可以写作:
数值计算:
M文件为:
function y=ill(t,x)
4a=1;b=0.3;
y=[a*x(1)*x(2)-b*x(1),-a*x(1)*x(2)]';
直接保存为“ill.m
在matlab窗口中输入程序为:
>> ts=0:50;
>> x0=[0.02,0.98];
>> [t,x]=ode45('ill',ts,x0);[t,x]
执行结果为:
ans =
        0    0.0200    0.9800
    1.0000    0.0390    0.9525
    2.0000    0.0732    0.9019
    3.0000    0.1285    0.8169
    4.0000    0.2033    0.6927
    5.0000    0.2795    0.5438
    6.0000    0.3312    0.3995
    7.0000    0.3444    0.2839
    8.0000    0.3247    0.2027
    9.0000    0.2863    0.1493
  10.0000    0.2418    0.1145
  11.0000    0.1986    0.0917
  12.0000    0.1599    0.0767
  13.0000    0.1272    0.0665
  14.0000    0.1004    0.0593
  15.0000    0.0787    0.0543
  16.0000    0.0614    0.0507
  17.0000    0.0478    0.0480
  18.0000    0.0371    0.0460
  19.0000    0.0287    0.0445
  20.0000    0.0223    0.0434
  21.0000    0.0172    0.0426
  22.0000    0.0133    0.0419
  23.0000    0.0103    0.0415
  24.0000    0.0079    0.0411
  25.0000    0.0061    0.0408
  26.0000    0.0047    0.0406
  27.0000    0.0036    0.0404
  28.0000    0.0028    0.0403
  29.0000    0.0022    0.0402
  30.0000    0.0017    0.0401
  31.0000    0.0013    0.0400
  32.0000    0.0010    0.0400
  33.0000    0.0008    0.0400
  34.0000    0.0006    0.0399
  35.0000    0.0005    0.0399
  36.0000    0.0004    0.0399
  37.0000    0.0003    0.0399
  38.0000    0.0002    0.0399
  39.0000    0.0002    0.0399
  40.0000    0.0001    0.0399
  41.0000    0.0001    0.0399
  42.0000    0.0001    0.0399
  43.0000    0.0001    0.0399
  44.0000    0.0000    0.0398
  45.0000    0.0000    0.0398
  46.0000    0.0000    0.0398
  47.0000    0.0000    0.0398
  48.0000    0.0000    0.0398
  49.0000    0.0000    0.0398
  50.0000    0.0000    0.0398
在窗口中输入
plot(t,x(:,1),t,x(:,2)),grid,pause
得到下图:
图一 i(t),s(t)图形
在窗口中输入:
plot(x(:,2),x(:,1)),grid
得到下图:
图二 is图形(相轨线)
输出的简明计算结果列入下表一:
血氧探头
t
0
1
2
验收测试3
4
5
6
7
8
i(t)
0.0200
0.0390
0.0732
0.1285
0.2033
0.2795
0.3312
0.3444
0.3247
s(t)
0.9800
0.9525
0.9019
0.8169
0.6927
0.5438
0.3995
0.2839
0.2027教师节感恩卡
t
9
10
15
20
25
30
35
40
45
i(t)
0.2863
0.2418
0.0787
0.0223
0.0061
霍金情史0.0017
0.0005
0.0001
0
s(t)
0.1493
0.1145
0.0543
lonely boy>清原百事通0.0434
0.0408
0.0401
0.0399
0.0399
0.0398
表一 it),st)的数值计算结果
图一和图二的图形称为相轨线,初值i(0)0.02s0)=0.98,随着t的增加,(si)沿轨线自右向左运动。由表一,图一、图二可以看出,it)由初值增长至约t7时达到最大值,然后减少,t趋于无穷,i趋于0时;st)则单调减少,t趋于无穷,s趋于0.0398.

本文发布于:2024-09-23 06:35:00,感谢您对本站的认可!

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