文档介绍：甲型H1N1流感传播模型研究摘要本文采用了SIR模型对的甲型h1n1流感病毒的传播规律进行了研究和预测,文章收集了美国地区的甲流实验室确认病例数量的数据,对模型进行了验证,并提出了如何降低流感在人群中发病率的俩种可靠方法。一、问题重述近年来由墨西哥发端的甲型h1n1型流感(又称猪流感)正成为人们关注的焦点,通过相关网站获得数据,建立一个模型对甲型h1n1流感的走势进行预测。二、问题分析甲型h1n1流感的传播是一道传染病问题。在数学建模领域已经有很多关于这方面的研究,其中SIR模型是比较完整的模型。SIR模型通过建立微分方程组,按照一般的传播机理建立集中模型。本文选取美国地区的甲流实验室确认病例数量,建立SIR模型,对甲型h1n1流感的传播规律进行预测。美国甲型H1N1流感实验室确认病例数量:时间确诊(包括死亡病例)死亡(累计)4月23日504月24日804月25日1104月26日2004月27日4004月28日6404月29日9104月30日10915月1日14115月2日16015月3日22615月4日27915月5日40315月6日64225月7日89625月8日163925月9日225425月10日253235月11日260035月12日300935月13日335245月14日429845月15日47144三、建立模型(一)、不考虑潜伏期的数学模型1、模型假设(1)、在甲型H1N1流感传播期内,美国境内的总人数为N亿不变,既不考虑生死,也不考虑迁移,人群分为易感染者S,发病人群I和退出人群R(括死亡者和治愈者)四类,时刻t内这三类人在总人数中所占比例分别为s(t)、i(t)、r(t)。(2)、i(t)关于时间的增长率与s(t)成正比,比例常数为。病人的数量减少速度与当时的病人总人数成正比,比例常数为。治愈的病人具有了免疫力,即治愈后不再会成为二次患者。(3)、s(t)、r(t)、i(t)之和是一个常数1。2、模型构成易感者和发病者有效接触后成为发病者者。设每个发病者平均每天有效接触的易感者数为S(t),NI(t)个发病者平均每天能使S(t)NI(t)个易感者成为病毒***。所以有:dS(t)dtS(t)I(t)(1)单位时间内退出者的变化等于发病人群的减少,即dR(t)dtI(t)(2)发病人群的变化等于易感人群转入的数量,即dI(t)dtS(t)I(t)I(t)(3)记初始时刻的健康者和病人的比例分别为S、R0(不妨设R0=0)。03、模型求解方程组(1)、(2)、(3)无法求出解析解,我们定义一个新的变量/,于是可以求出方程的解为:1i(si)sln00ss0(4)下面分析s(t)、i(t)、r(t)的变化情况:a、不论初始条件S、R0如何,病人最终将消失,即i0。0b、最终未被感染者的健康者的比例是s,是方程1s(si)sln000s0在(0,1/)内的根。C、若s,则开始有:i(t)先增加。当01/s时,i(t)达到最大值,然后i(t)01/减小且趋于零,s(t)则单调减小至s。d、若s,则i(t)单调减小至5,s(t)则单调减小至s。01/我们发现人们的卫生水平越高,日接触率越小;医疗水平越高,日治愈率越高,于是越小,所以提高卫生水平和医疗水平有利于传染病的蔓延。结合美国的具体情况和假设条件进行分析:根据所得的数据画出美国患病人数变化