《基于SEIR模型的新冠肺炎传染病模型应用探究》8500字（论文）

[10]:1.政府方面:根据新冠的传播特点，及时采取对应措施，一些人流量大的重点区域如学校、市场等要加大防控力度，确保一旦发生疫情能及时应对和有效控制。加强对新冠高发地区医疗系统的建设，防范病人不能及时就医，增大传染病传播风险。加大预防传染病相关知识的宣传，科学引导人们，冷静面对，不影响日常生活。2.医院方面:依据传染病的特点，，结合实际针对健康人感染疫情的传染途径做好对应的防护措施。提高隔离、防护和消毒标准，确保医务人员的健康，同时加大对疑似病人的隔离使能够快速控制传染病的传播。3.个人方面:冷静面对疫情，学习预防措施，保护自己。保持卫生，尽量避免去人流量大的地方，外出戴好口罩做好防护。加强锻炼，改善身体状况，增强抵抗力。遇到其他流感样疾病类似的情况，如发烧、头痛、咳嗽等，不要忽视，及时就医。并告诉医生发病前是否与陌生人有接触等，帮助医生找到疑似病人，一定要在医生的指导下进行治疗和服药。结语传染病在传染过程中与外界很多因素的影响息息相关，如人口的生死与迁移，不同人身体素质的差异，政府的宣传力度，传染的强度等等。那在建模一开始无法将所有的因素都考虑进去。因此我们要抓住关键因素，忽略次要影响，对问题进行简化，建立对应的模型。将所得结果与实际情况相比较，看是否吻合，从而使传染病模型在实际生活中起到很好的应用。参考文献时培建，徐多林，水声建．SARS传播模型及其趋势分析[J].北京石油化工学院学报.2004,(01):60-64.湖北省卫生健康委员会.新型冠状病毒感染的肺炎疫情最新情况[EB/OB].[2020-01-24]./bmdt/dtyw/202001/t20200121_2013872.shtml.徐瑞，田晓红，甘勤涛.传染病动力学建模与分析[M].北京:科学出版社.2018:129-169．周义仓，赫孝良.数学建模实验[M].西安交通大学出版社.2007:241-265.姜启源，谢金星，叶俊等.数学模型(第三版)[M].北京:高等教育出版社.2012:201-205.王双明，樊馨蔓，张明军，等.具周期性潜伏期的SEIR传染病模型的动力学[J].数学物理学报,2020,40(02):527－539.潘锋．新冠肺炎疫情下普通外科需格外重视防护问题———访中国科学院院士、同济医学院附属同济医院陈孝平教授[J].中国医药导报，2020，17(11):1-3．范如国，王奕博，罗明，等．基于SEIR的新型肺炎传播模型及拐点预测分析[J].电子科技大学学报.2020,49(03):369-374.宫兆刚，杨柳，王增波，阳志锋.基于MATLAB的微分方程求解[J].科技信息.2010,(12):1.金昕怡,何可瑞.基于改进的SEIR模型对新型冠状病毒防疫政策有效性的评估与建议.[J].经济师.2021,(02),13-16.附录functiondy=covid1(t,y)%定义控制前的函数qq=a1=1;mm=a2=15;nn=a3q=a1m=a2n=a3a=rb=λ%定义控制前函数中各参数的值dy=zeros(2,1);%生成2×1行全零阵dy(1)=(1-(1-1/(m-q))*exp(-t))*y(2)-(1-(1-1/n)*exp(-t))*y(1);dy(2)=b*y(1)*a-(1-(1-1/(m-q))*exp(-t))*y(2);functiondy=covid2(t,y)%定义控制后的函数q=1;m=15;n=30;a=10;b=0.45;p=0.3;%定义控制后函数中各参数的值dy=zeros(2,1);%生成2×1行全零阵dy(1)=(1-(1-1/(m-q))*exp(-t))*y(2)-(1-(1-1/n)*exp(-t))*y(1);dy(2)=b*y(1)*a*exp(-p*t)-(1-(1-1/(m-q))*exp(-t))*y(2);[T1,Y1]=ode45('covid1',[0,2],[571,1287]);a(1)=Y1(end,1);a(2)=Y1(end,2);[T2,Y2]=ode45('covid2',[0,30],a);plot(T1,Y1(:,1),'r',T2+3,Y2(:,1))%计算并绘制控制前后函数图xlabel('时间/天'),ylabel('患者/人')%定义横纵坐标title('患者随时间变化')%定义图标题holdon[y_max,i_max]=max(Y2(:,1));x_text=['t=',num2str(T2(i_max)+2)];y_text=['ymax=',num2str(y_max)];max_text=char('maxp=