电脑桌面
添加小米粒文库到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

数学建模传染病模型VIP免费

数学建模传染病模型_第1页
1/7
数学建模传染病模型_第2页
2/7
数学建模传染病模型_第3页
3/7
传染病模型医学科学的发展已经能够有效地预防和控制许多传染病,但是仍然有一些传染病暴发或流行,危害人们的健康和生命。社会、经济、文化、风俗习惯等因素都会影响传染病的传播,而最直接的因素是:传染者的数量及其在人群中的分布、被传染者的数量、传播形式、传播能力、免疫能力等。一般把传染病流行范围内的人群分成三类:S 类,易感者 (Susceptible),指未得病者,但缺乏免疫能力,与感染者接触后容易受到感染;I 类,感病者 (Infective),指染上传染病的人,它可以传播给S 类成员; R类,移出者 (Removal) ,指被隔离或因病愈而具有免疫力的人。问题提出请建立传染病模型,并分析被传染的人数与哪些因素有关?如何预报传染病高潮的到来?为什么同一地区一种传染病每次流行时,被传染的人数大致不变?关键字 :传染病模型、建模、流行病摘要: 随着卫生设施的改善、医疗水平的提高以及人类文明的不断发展,诸如霍乱、天花等曾经肆虐全球的传染性疾病已经得到有效的控制。但是一些新的、不断变异着的传染病毒却悄悄向人类袭来。20 世纪 80 年代十分险恶的爱滋病毒开始肆虐全球,至今带来极大的危害。还有最近的SARS病毒和禽流感病毒,都对人类的生产生活造成了重大的损失。长期以来,建立制止传染病蔓延的手段等,一直是各国有关专家和官员关注的课题。不同类型传染病的传播过程有其各自不同的特点,弄清这些特点需要相当多的病理知识,这里不可能从医学的角度一一分析各种传染病的传播,而只是按照一般的传播模型机理建立几种模型。模型 1 在这个最简单的模型中,设时刻t 的病人人数 x(t) 是连续、可微函数,方程( 1)的解为结果表明,随着 t 的增加,病人人数 x(t) 无限增长,这显然是不符合实际的。建模失败的原因在于:在病人有效接触的人群中,有健康人也有病人,而其中只有健康人才可以被传染为病人,所以在改进的模型中必须区别健康人和病人这两种人。模型 2 SI模型假设条件为1. 在疾病传播期内所考察地区的总人数N不变,即不考虑生死,也不考虑迁移。人群分为易感染者即健康人( Susceptible )(S)和已感染者即病人( Infective)(i )两类(取两个词的第一个字母,称之为SI 模型),以下简称健康者和病人。时刻t 这两类人在总人数中所占比例分别记作s(t) 和 i(t)。2. 每个病人每天有效接触的平均人数是常数,称为日接触 率。当病人与健康者接触时,使健康者受感染变为病人。方程( 5)是 Lo...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

数学建模传染病模型

确认删除?
VIP
微信客服
  • 扫码咨询
会员Q群
  • 会员专属群点击这里加入QQ群
客服邮箱
回到顶部