数学建模传染病模型

1、WORD格式数学建模传染病的传播摘要：本文先根据材料提供的数据建立了指数模型，并且全面地评价了该模型的合理性与实用性。而后对模型与数据做了较为扼要地分析了指数模型的不妥之处。并在对问题进展较为全面评价的根底上引入更为全面合理的假设和建立系统分析模型。运用联立微分方程组表达疫情开展过程中各类人的内在因果联系，并在此根底上建立方程求解算法结合专业资料整理WORD格式1专业资料整理WORD格式X明：传染病的传播问题MATLAB编程 ( 程序在附件二 ) 拟合出与实际较为符合的曲线并进展了疫情预测。 同时运用双线性函数模型对卫生部的措施进展了评价并给出建议以及指出建立一个真正能够预测以及能为预防和控制

2、提供可靠、足够的信息的模型，这样做的困难本文的最后，通过本次建模过程中的切身体会，说明建立如 SARS预测模型之类的传染病预测模型的重要意义。关键词：微分方程SARS数学模型感染率1 问题的重述SARS Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症 , 俗称：非典型肺炎是 21 世纪第一个在世界X围内传播的传染病。 SARS 的爆发和蔓延给我国的经济开展和人民生活带来了很大影响，我们从中得到了许多重要的经历和教训，认识到定量地研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓延创造条件的重要性。请你们对 SARS的传播建立数学模型，具体要求如下：1) 建立传

3、染病传播的指数模型，评价其合理性和实用性。2) 建立你们自己的模型，说明为什么优于指数模型；特别要说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型，这样做的困难在哪里？对于卫生部门所采取的措施做出评论，如：提前或延后 5 天采取严格的隔离措施，对疫情传播所造成的影响做出估计。附件 1 提供的数据供参考。3) 说明建立传染病数学模型的重要性。2 定义与符号说明N,表示为SARS病人的总数；K感染率 ,表示为平均每天每人的传染他人的人数；L,表示为每个病人可能传染他人的天数；ddt N(t) ,表示为每天单位时间发病人数；N(t)-N(t-L) , 表示可传染他人的病人

4、的总数减去失去传染能力的病人数；t,表示时间；2R ,表示拟合的均方差；3 建立传染病传播的指数模型3.1 模型假设1) 该疫情有很强的传播性，病人带菌者通过接触空气，食物，, 将病菌传播给*者。单位时间一天内一个病人能传播的人数是常数k；2) 在 所传染的人当中不考虑已治愈的人是否被再次被传播，治愈的人数占该地区的总人数是绝对的少数，治愈者不会再被传播并不影响疫情在该时间内的感染率常数k; 3) 病者在潜伏期传播可能性很小， 仍按*人处理；4) SARS 对不同的年龄组的感染率略有不同 相差不大，但我们只考虑它*人的感染率是一样的；专业资料整理WORD格式2专业资料整理WORD格式数学建模5

5、) 我们所采取的隔离是非常严格的，被隔离的病人不会再感染其他人；3.2 模型的分析和建立求解全国疫情从出现第一例病人起， 到 4 月 20 日前后从起点起 45 天左右是疫情顶峰，在此之前 k 值我们取 k=0.16204，在此后的时间里我们取 k=0.0273 来计算。根据提供的数据可以建立指数模型： N(t)=n 0 (1+K) t。在前 45 天我们取 k=0.16204 来代入，分别算出 45 天的病人累计数，根据 45 天中天病人的数量来画出图 1，并与附件中所提供的数据中的日累计数来进展了比较。如图 3-1 所示：图 3-1根据指数模型建立的图形专业资料整理WORD格式3专业资料整

6、理WORD格式X明：传染病的传播问题图 3-2 根据附件1 所建立的图形从两个图形中，我们可以看出，从4 月 20 日开场计算，前45 天的病人累计数和我们用 k 的值来代入模型画出的病人计算数根本上是吻合的。图形1 中的横坐标数字表示时间的天数，如 15 即 4 月 20 日之后的第 15 天， 40 即 4 月 20 日之后的第 40 天。在 45 天之后的时间里，模型对k 的值进展了调整， k=0.0273 ，我们再将 k=0.0273 代入模型 N(t)= n 0 (1+K) t，在 45 天之后的时间里，我们取了30 天的时间，分别算出每天的病人累计数，如图3-3 所示：全国人数变化

7、350030002500国 2000全数 1500累计人数人天数100050001357911131517192123252729天数图 3-3专业资料整理WORD格式4专业资料整理WORD格式数学建模3.3 对指数模型的验证和评价在图形 3-3 中的横坐标的数值表示图形1 中所表示的天数之后的天数，如1 即表示 4月 15 日之后的 45 天之后的有第六天，也就是4 月 15 日之后的第 51 天，即表示 4 月 15日之后的第 67 天。首先在图形 3-3 结合图形 3-1 可以看出，图形 3-1 中的第 45 天与图形 2 中的第一天相隔一天的人数统计是相差比较大的，存在这种情况的原因是

8、在我们在计算第61 天，数据值发生了改变， 从 0.16204 到 0.0273 是一个很大的变化， 而在实际的生活中的情况是k值每天都在进展数值在减小的改变，但改变的没有这么大，也正是因为k 有了跳跃， N(t)的值才会发生这么大的变化，这是可以理解的。我们对图形2 的整个曲线来与附件1 中的图形 1 进展比较，可以发现，在整个阶段的数值曲线图形都是很接近的。我们在对全国在前期和后期 k 分别取 k=0.16204 和 k=0.0273 的值来代入所给的模型来计算并画出的图形 , 与实际的数据和图形进展了比较，是有着很好的吻合，同样我们也可以对 k 取值一个定值来对全国进展计算和画图，同样也

9、是合理的。因此我们就认为题目中给我们的那个模型N(t)=n 0 (1+K) t是合理的。通过这个模型我们可以根据某一地区的疫情从爆发到高潮或某一阶段的时间的长短来拟合得到一个与该地区这种疫情的感染率，就可以用该模型来计算或预测该地区现在及以后的病人的累计数， 这也就是该模型的实用性所在。4 建立新模型4.1 模型假设模型假设与指数模型假设一致不在赘述。4.2 模型分析与建立4.2.1 模型分析初期由于疫情初期政府控制力度不够，群众的对 SARS的防X意识不强，造成病情迅速蔓延。而当政府采取有力措施，人们的防患意识增强，疫情那么趋于缓和，病患者人数迅速下降。所以 SARS传播大体上可分为两个阶段

10、：1) 控制前期：即认为病毒传播方式是自然传播。2) 控制后期：政府强力介入之后的病毒传播模型。4.2.2模型建立根据对指数模型的分析和4.2 的分析疫情走势的微分方程如下；d N(t) = K N(t) N(t L) .1dt4.3 模型的求解如果假定有一个初始爆发时间，最初有 N0 个病人突然出现，在 L 天之内 (t < L) 那么 N(t-L)=0 。在这个初发期间内，方程 (1) 给出的发病人数呈指数增长专业资料整理WORD格式5专业资料整理WORD格式X明：传染病的传播问题N(t)=N 0 (1+K) t0<t L(2)当 L<t 2L 的时候， N(t-L) 这

11、局部人就已经没有传播能力了，因此我们推算出了以下模型N(t)= N(1+K) t(t-L)K(1+K)(t L 1) L<t 2L30当 2L<t 3L 的时候又有以下模型N(t)= N0 (1+K)tN(t-L)(2L< t 3L)4L 可理解为平均每个病人在被发现前后可以造成直接传染的期限，在此期限后他失去传染作用，可能的原因是被严格隔离、病愈不再传染或死去等。在不同的时期 L 的取值X围也是不一样的，我们所得到的资料中总结出不管对于疫情的爆发阶段，还是疫情的控制阶段，这个参数都不能用得太小，否那么无法描写好各阶段的数据。该参数放在15-25 之间比较好，现在医学界还没有

12、确定出L 的值，我们想象可能有的人抵抗能力强，有的人抵抗能力差，因此我们把它固定在 20天上这个值有一定统计上的意义 .我们把 L 的值定在了 20 天 , 是合理的，当 t 的取值比较大时，该模型又有指数关系， N(t) 前后之间的差距比较大，然而当 t>60 时，在这之前失去传播能力的只占了少局部，因此规定当 t>60 时也可用 N(t)= N 0 (1+K) tN(t-L) 的模型。K的值其实是一个变量，它每天的值都在发生变化。疫情刚开场的时候，K 的值大，原因可能有刚可能是政府部门还没有足够重视起来，人们也还没有重视，医疗部门也还没有比较好的设备，医生们对病情也还没有很了解

13、，技术上可能也还有缺乏。但随着病情的日益加重，来自各个方面的重视程度都有很大的提高，这是K 的值就比较小了。在此模型中，我们认为 感染率 (K) 在 数值上与病例的增长率是相等的， 疫情患者他传播在传播给*人的时候，*人他可能是带病毒了，但*热处于潜伏期状态，据“全国“非典 科技攻关组公布七大科研进展与于 2003-06-03 日报道中指出潜伏期患者传染的可能很小。有关部门对非典爆发过程中两例传播链进展了细致的调查和分析，这两个案例中共追查到潜伏期密切接触者158 人，无一人死亡。因此我们在模型中说的感染率只为疫情患者传染给他人，而且他人发病，假设他人不发病那么不为感染率。增长率在数值上即为感

14、染率。我们对全国所提供的所有数据中的已确诊病例累计进展了分析计算，得出感染率 K 的变化数据并画出了曲线图。如图 4-1 所示：专业资料整理WORD格式6专业资料整理WORD格式数学建模传播率的变化0.50.4K = 7E-13t 6 - 4E-10t 5 + 8E-08t4 - 1E-05t 3 +0.30.0006t 2 - 0.0191t + 0.23252率R = 0.6988播 0.2传多项式0.10050100150200-0.1日期图 4-1K感染率是一条跟 t 的值有关的曲线，我们通过回归法K 的公式为：K = 7E-13t 6- 4E-10t5 + 8E-08t4 - 1E-

15、05t3+ 0.0006t2 - 0.0191t +0.2325 5图4-1 中R2=0.6988 为曲线回归的均方差，可见存在的误差并不大。 t为疫情流行的天数。4.4 模型检验通过该公式可预测疫情开场时或以后的累计病人总数。例如 要预测某一天病人的累计总数，将时间 t 的天数代入方程 5即可求得 K感染率的大小，因为 L 的值定在 20 天，所以当 0<t 20 时，将 K 代入 2；当 20<t 40 时，将 K 代入 3；当 40<t 60 时，将 K 代入 4。当 t=10 时，我们根据方程 5，可求得 K=0.0923, 我们再将 K=0.0923 代入 2得到

16、N8。当 t=50 时，我们根据方程 5，可求得 K=0.0614, 我们再将 K=0.0614 代入 2得到 N 308。这与实际给出的数据非常接近。可以说明我们的模型是一个比较能够预测以及能为预防和控制提供信息的模型。4.5 模型的应用与推广此模型可以作为预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型。4.6 与指数模型的比较1我们对不同阶段的疫情的计算和预测建立了不同的模型，这样来分析比附件1 所提供的早期模型更加的准确。2对感染率 K 求出了方程，可以知道每一天的疫情感染率，可以更加有效的计算与预测有关数据。3该模型实用性更强，能更加准确的反映实情。5 建立模型的关键和困难专业资料整

17、理WORD格式7专业资料整理WORD格式X明：传染病的传播问题建立模型的关键在于对模型进展动态的分析，当传染病开展到一定阶段在政府的控传染率下降。此时还用之前的误差会很大。在建立模型过程中有以下几个方面的困难：1对不同地区 SARS 的卫生知识的宣传的多少的不同， K 的值就不一样； 2对某一地区的不同地方的强化管理也不一样如公交、商场、餐厅、娱乐场所等 ，K 的值也就不一样； 3还有保护工具的使用、建筑物的通风条件、居住的卫生条件等等的不同，都会有有不同的K 的取值。6 对于卫生部门采取的措施的评价对于卫生部门提前或延后 5 天采取严格的隔离措施的影响，我们可以建立下面的模型进展辅助分析估计

18、：1) 模型参数定义：S(t) t 时刻易感人群总数I(t) t 时刻出现的新增患者( ) 患者从患病起经过时间，仍为患者的概率( ) 患者距发病时间，具有传染性的概率患者与易感人群接触率近断时间的医学研究说明，从正式发病到治愈一般需 7 14 天或更长时间，假定平均治愈时间为 12 天。2) 根本条件假设：新患者出现的数量与现有患者的数量成正比，也与现有易感者的数量成正比，即发病率是患者人数和易感者人数的双线性函数。由根本假设条件可得：St+1 =S(t)-I(t+1)1tI(t+1)=S(t)I (t ) ( )20经整理后得：S(t+1)=S(t)-t3S(t)I (t)()0S(t+1

19、)=S(t)(1-t 4I (t)()0S(t+1)/S(t)=(1-tI (t)() 50虽然不能具体知道的数值，那么我可以根据较为理想的均匀平均递减概率参数，可得下表：0123456789101112111/1210/129/128/127/126/125/124/123/122/121/120专业资料整理WORD格式8专业资料整理WORD格式数学建模表 6-1如果病人发病后5 天才开场隔离，并且的值在疫情初期又较大的话，那么由上表可知病人已经分别以11/12 、10/12 、9/12 、8/12 、 7/12的大概率在社会上与易感人群接触和传染。由 5式得 :S(t+1)/S(t)=(1

20、-t( )<16I (t )0也就是S(t+1)<S(t)，易感人群总数将会一以较大的数值递减，给疫情的控制带来更大的困难。而且在现实生活中在第 5 天的5> 7/12 。当处于潜伏期时，传染性几乎为0，因而同理我们有理由相信：S(t+1)/S(t)=(1-I (t) ( )17t0即 S(t+1) 近似于 S(t) 。所以，如果在病人发病前提前 5 天隔离的话，新增病人数将变得很小。7 建立传染病数学模型的重要性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开展，诸如霍乱、天花等曾经肆虐全球的传染病已经得到有效的控制，但是在世界的某些地区，特别是贫穷的开展中国家，还不

21、时出现传染病流行的情况，与次同时，一些鲜为人知的险恶传染病那么跨国越界在既包括兴旺国家也包括开展中国家的更大X围内蔓延。一直以来，建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程， 分析受感染人数的变化规律， 预报传染病高潮的到来等等，有着重要的作用。以最近突发性的险恶传染病SARS为例。从 2002 年 11 月 16 日在中国*市首例发生家族聚集性发病至2003 年 5 月，疾病呈迅速蔓延趋势。目前全世界30 多个国家和 地区有病例报告。中国大陆、*和*发病人数占全球的90%以上。世界卫生组织 WHO总干事 Brundtlard博士指出， SARS已威胁到全球人类的*。由于目前对SARS尚无可靠

22、的病理学诊断，所以只能根据医疗卫生部门提供的可靠数据统计资料，建立模型来描述 SARS病毒的宏观传播过程，有助于从量的方面来分析受感染人数的变化趋势，掌握 SARS的流行规律，从而及时对疫情进展控制，提供科学的数据，认清传染的根本要素，为防病提供必要的依据 。例如， 5 月 8 日，*交通大学医学院紧急启动“建立非典流行趋势预测与控制策略数学模型研究工程。于5 月 19 日初步完成了第一批成果，这一数学模型利用实际数据拟合参数，并对全国和、*等地的疫情进展了计算仿真。结果指出，将患者及时隔离对于抗击非典至关重要。分析报告说，就全国而论，假设非典病人延迟隔离1 天，就医人数将增加 1000 人左

23、右，推迟两天约增加2100 人左右；假设外界输入1000 人中包含一个病人和一个潜伏病人，将增加患病人数100 人左右；假设 4 月 21 日以后，政府未采取隔离措施，那么顶峰期病人人数将达60 万人。同时美国"科学"杂志5 月 23 日发表的两份最新研究报告显示，如果对非典采取严密的公共卫生防治措施，这种新型疾病是能够得到控制的。而采取这种措施需要有一个预见性，这就需要人们通过模型的建立对SARS的发病周期、发病人数的变化趋势、疑似人数的变化趋势等来分析和预测。并为政府和医疗卫生部门进展决策和资料调配提供直专业资料整理WORD格式9专业资料整理WORD格式X明：传染病的传

24、播问题接的效劳，为相关的研究部门提供科学的数据。SARS作为新发传染病之一，虽有着其特殊性，但也符合一般传染病的传播规律。从 SARS 对人民身体*造成严重危害可以看出及时对传染病建立模型并进展分析和预测对人类的生命*有着至关重要的作用。8 参考文献1姜启源数学模型 高等教育1993.82云舟工作室数学建模根底教程人民邮电2001.73X双等SARS 临床病例及影像学分析中国医药科技2003.5附录 A疫情的数据表日期已确诊病例累现有疑似病例死亡累计治愈出院累计计4月20日33940218334月21日48261025434月22日58866628464月23日69378235554月24日7

25、7486339644月25日87795442734月26日988109348764月27日1114125556784月28日1199127559784月29日1347135866834月30日1440140875905月 1日1553141582100专业资料整理WORD格式10专业资料整理WORD格式数学建模5月 2日16361468911095月 3日17411493961155月 4日180315371001185月 5日189715101031215月 6日196015231071345月 7日204915141101415月 8日213614861121525月 9日21771425

26、1141685月10日222713971161755月 11日226514111201865月12日230413781292085月13日234713381342445月14日237013081392525月15日238813171402575月16日240512651412735月17日242012501453075月18日243412501473325月19日243712491503495月20日244412251543955月21日244412211564475月22日245612051585285月23日246511791605825月24日249011341636675月25日249

27、911051677045月26日250410691687475月27日251210051728285月28日25149411758665月29日25178031769285月30日252076017710065月31日252174718110876月16日2521319020536月17日2521519021206月18日2521419121546月19日2521319121716月20日2521319121896月21日2521219122316月22日2521219122576月23日2521219122776月 1日252273918111246月 2日252273418111576月

28、3日252272418111896月 4日252271818112636月 5日25227161811321专业资料整理WORD格式11专业资料整理WORD格式X明：传染病的传播问题6月 6日252271318314036月 8日252255018415436月 9日252245118416536月10日252235118617476月 13日25227118719446月 14日2522418919946月 15日252231892021 6月 7日252366818314466月 11日252325718618216月12日25231551871876附录 Bfunction E=BJ(theta)format long;x= ;C= % 出院人数 ;A= % 累计个案 ;B= ;死亡人数