微分方程竞赛模型(传染病和人口发展模型)课件.ppt
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- 微分方程 竞赛 模型 传染病 人口 发展 课件
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1、2()()()()()1d N i ts tN i tdti ts t 0(1)(0)diiidtii 01()11(1)ti tei 模型模型:31Odditi12d-diSIit模模型型的的曲曲线线1Oit12-SIit模模型型的的曲曲线线mt(1)diiidt 4()()1diNNsiNidti ts t 0(1)(0)diiiidtii 模型模型:50(1)(0)diiiidtii 0(11)(0)dii idtii 令令 /接触数接触数(再生数再生数),一个传染期内每个病人有效接触一个传染期内每个病人有效接触的平均人数的平均人数1()010 ()()1 ()tiei tti 当当当当
2、11 (1)lim()0 (1)ti t 当当当当67()()()1,s ti tr tdrdiNNiNNsiNidtdt 001(),(0),(0)disiii siidtdssissdt 数值计算数值计算模型模型:8在相平面上讨论解的性质在相平面上讨论解的性质(轨道走向轨道走向):(,)(,)0,0,1s iDs i sisi 1 1si1mis 9题目的第二问是提供了北京市题目的第二问是提供了北京市4月月20日到日到6月月12日已确日已确诊的诊的SARS累计病例数、现有的疑似累计病例数、现有的疑似SARS病例数、累病例数、累计死亡人数和累计治愈出院人数,希望学生建立起自计死亡人数和累计治
3、愈出院人数,希望学生建立起自己的模型,以对北京等地己的模型,以对北京等地SARS的感染情况进行研究,的感染情况进行研究,定量地描述,并分析控制措施对定量地描述,并分析控制措施对SARS传播的影响。传播的影响。特别是训练学生学习利用已给的数据确定模型中的参特别是训练学生学习利用已给的数据确定模型中的参数,进行分析、计算和比较。数,进行分析、计算和比较。10评阅要点评阅要点:1)学生答卷中应包含对传播机理和传播状况的叙述学生答卷中应包含对传播机理和传播状况的叙述(如如:传播途传播途径、传播方式、潜伏期和传播地区等径、传播方式、潜伏期和传播地区等),并且给出建模原理、,并且给出建模原理、方法、思路或
4、框图。方法、思路或框图。2)模型中的人口至少有模型中的人口至少有3类类:易感者、患者和恢复易感者、患者和恢复(与死亡与死亡)者,者,仔细一些的可以再加入潜伏者、隔离者、疑似病人、确诊病人,仔细一些的可以再加入潜伏者、隔离者、疑似病人、确诊病人,治愈者和留观者等,要弄清楚他们之间的关系。治愈者和留观者等,要弄清楚他们之间的关系。3)模型还应包含对于传染率、治愈率和死亡率等重要概念的清模型还应包含对于传染率、治愈率和死亡率等重要概念的清晰表述。模型分析和计算中要给出上述参数的估计方法和估计晰表述。模型分析和计算中要给出上述参数的估计方法和估计值,还可包括平均治愈天数、隔离率和潜伏期等。值,还可包括
5、平均治愈天数、隔离率和潜伏期等。11SARS建模和预测建模和预测大部分答卷都在叙述了大部分答卷都在叙述了SARS传播机理的基础上,作出类传播机理的基础上,作出类似于下面这些基本合理的假设似于下面这些基本合理的假设:单位时间内感染的人数与现有的感染者成比例单位时间内感染的人数与现有的感染者成比例;单位时间内治愈人数与现有感染者成比例单位时间内治愈人数与现有感染者成比例;单位时间内死亡人数与现有的感染者成比例单位时间内死亡人数与现有的感染者成比例;SARSSARS患者治愈恢复后不再被感染患者治愈恢复后不再被感染;各类人口的自然死亡可以忽略各类人口的自然死亡可以忽略;忽略迁移的影响。忽略迁移的影响。
6、12这些比例系数可以是常数、时间的函数、时间和各类人口的函这些比例系数可以是常数、时间的函数、时间和各类人口的函数、或分几段取常数。当然,还可以根据需要做其它假设。建数、或分几段取常数。当然,还可以根据需要做其它假设。建立模型一般是将总人口分为易感者立模型一般是将总人口分为易感者S(susceptible)、患者、患者I(infective)、恢复者、恢复者R(removed),再仔细一些的还有潜伏者,再仔细一些的还有潜伏者E,隔离者隔离者Q(quarantinable)、疑似病人、疑似病人P(peradventure)和确诊病人和确诊病人J等类型。叙述或作出各类人口之间流动的示意图,并根据传
7、染等类型。叙述或作出各类人口之间流动的示意图,并根据传染病建模的一般原理建立起如病建模的一般原理建立起如SIR,SEIR,SEQPIJR等类模型。这等类模型。这些模型基本思路相同,差异在于人口分类的多少,关键在于参些模型基本思路相同,差异在于人口分类的多少,关键在于参数的确定。例如最简单的数的确定。例如最简单的SIR模型为模型为1300,0000()()(),()()()()()(),(),(1)()(),().S tS t I tS tSI tS t I tI tI tIR tI tR tR 其中:其中:S(t)是是t时刻易感者的数量,它等于总人口减去患者和恢复者时刻易感者的数量,它等于总人
8、口减去患者和恢复者的数量的数量;I(t)是是t时刻患者的数量时刻患者的数量;R(t)是是t时刻恢复者的数量时刻恢复者的数量;S(t)是单位时间内每个患者感染的人数是单位时间内每个患者感染的人数;是患者的恢复率是患者的恢复率;是患者的死亡率。是患者的死亡率。14由于隔离等控制措施的不断加强和治疗情况的变化,由于隔离等控制措施的不断加强和治疗情况的变化,,也是也是随时间而变化的随时间而变化的;另外,由于易感者的数量特别大,可以近似看另外,由于易感者的数量特别大,可以近似看作常数,且将常数合并到作常数,且将常数合并到 中去。在实际应用中,我们最关心的中去。在实际应用中,我们最关心的是感染者数量的变化
9、。取时间单位为天,将模型中的第是感染者数量的变化。取时间单位为天,将模型中的第2个方程个方程离散化得递推关系为离散化得递推关系为(1)()()()()()(),(0)0.(2)I tI tt I tttI tI在离散化的模型在离散化的模型(2)中,中,(t)的含义是每天每个的含义是每天每个SARS感染者传染感染者传染的人数,是一个十分重要的参数,其确定的原则是的人数,是一个十分重要的参数,其确定的原则是:当天新增当天新增SARS病人人数除以当天病人人数除以当天SARS感染者人数,再进行曲线拟合即感染者人数,再进行曲线拟合即可。可。(t)和和(t)是是SARS患者每天治愈和死亡所占的比例,可以患
10、者每天治愈和死亡所占的比例,可以一起确定,其方法是当天一起确定,其方法是当天SARS感染治愈和死亡人数除以当天感染治愈和死亡人数除以当天SARS感染人数,再进行曲线拟合即可。感染人数,再进行曲线拟合即可。15例如,利用卫生部公布的例如,利用卫生部公布的4月月20日至日至5月月15日全国的数据进行计日全国的数据进行计算,可以得到算,可以得到(t)随时间变化的关系如图随时间变化的关系如图1中折线所示,用指数中折线所示,用指数曲线曲线(t)=ae-bt对其进行回归拟合得到对其进行回归拟合得到(t)的表达式,其曲线如图的表达式,其曲线如图1中的光滑曲线所示。同理得到中的光滑曲线所示。同理得到(t)+(
11、t)的表达式。将这些函数的表达式。将这些函数代人代人(2)进行递推计算得每天的进行递推计算得每天的SARS感染者人数感染者人数(见图见图2)。16摘要摘要:本文以本文以2003年年6月以前的有关数据为资料,在传统的月以前的有关数据为资料,在传统的SEIR传染病模型的基础上,对人群作了合理的分类,建立了传染病模型的基础上,对人群作了合理的分类,建立了控制前传播模型和控制后传播模型,通过合理估计、曲线拟合控制前传播模型和控制后传播模型,通过合理估计、曲线拟合和概率平均的方法得到了各个参数。重点分析了控后模型,用和概率平均的方法得到了各个参数。重点分析了控后模型,用龙格一库塔法求解了方程,并对北京、
12、内蒙古、广东、香港四龙格一库塔法求解了方程,并对北京、内蒙古、广东、香港四个个SARS重点疫区的疫情作了具体的分析,最后评价了模型的重点疫区的疫情作了具体的分析,最后评价了模型的合理性、实用性,提出了模型的改进方向和思路。合理性、实用性,提出了模型的改进方向和思路。非典数学模型的建立与分析非典数学模型的建立与分析171、问题的提出、问题的提出(略略)2、数学模型的分析与建立、数学模型的分析与建立2.1 分析与假设分析与假设 SARS爆发初期,政府和公众对其重视程度远远不够爆发初期,政府和公众对其重视程度远远不够;当被感当被感染者大幅度增加时,政府才开始采取多种措施以控制染者大幅度增加时,政府才
13、开始采取多种措施以控制SARS的进的进一步蔓延。所以一步蔓延。所以SARS的传播可以分为三个阶段的传播可以分为三个阶段:a)控制前,接近于自然传播时的传播模式。控制前,接近于自然传播时的传播模式。b)过渡期,在公众开始意识到过渡期,在公众开始意识到SARS的严重性到政府采取得力措的严重性到政府采取得力措 施前的一段时间内。施前的一段时间内。c)控制后,在介人人为因素之后的传播模式。控制后,在介人人为因素之后的传播模式。我们统一将所有地区的我们统一将所有地区的SARS传播规律用传播规律用“控制前控制前”和和“控控制后制后”两个时期来分析。两个时期来分析。182.2 总体假设总体假设1.假设一个假
14、设一个SARS康复者不会二度感染,他们已退出传染体系,康复者不会二度感染,他们已退出传染体系,因此将其归为因此将其归为“退出者退出者”。2.不考虑这段时间内的自然出生率和死亡率不考虑这段时间内的自然出生率和死亡率,由由SARS引起的死引起的死亡人数,归为亡人数,归为“退出者退出者”。3.假设潜伏期为一常数假设潜伏期为一常数t t=5天。天。4.根据国家卫生部资料可知处于潜伏期的根据国家卫生部资料可知处于潜伏期的SARS病人不具有传病人不具有传染性。染性。192.3 控制前控制前(包括控制力度不大的阶段包括控制力度不大的阶段)的传播模型的相关假设的传播模型的相关假设1.直接接触。直接接触。2.在
15、疾病传播期内所考察的地区的总人数在疾病传播期内所考察的地区的总人数N视为常数。视为常数。3.设每个病人单位时间有效接触的人数设每个病人单位时间有效接触的人数 1可视为常数。可视为常数。4.流入和流出的人群中的带菌者处于潜伏期。流入和流出的人群中的带菌者处于潜伏期。5.将人群分为四类将人群分为四类:健康者健康者(易受感染者易受感染者):用用S表示健康者在人群中的比例。表示健康者在人群中的比例。处于潜伏期者处于潜伏期者:用用E表示他们在人群中的比率。表示他们在人群中的比率。病人病人(已受感染者已受感染者):用用I表示病人在人群中的比例。表示病人在人群中的比例。退出者退出者(包括包括“被治愈者被治愈
16、者”和和“死亡者死亡者”):用用R表示退出者在人表示退出者在人群中的比例。群中的比例。20控前模型的建立控前模型的建立参数设定参数设定1)1每个病人平均每天有效接触每个病人平均每天有效接触(足以使健康者感染足以使健康者感染)的的人数。人数。2)q退出率,为退出率,为SARS患者的日死亡率和日治愈率之和。患者的日死亡率和日治愈率之和。3)l(流入流入)流出人口占本地总人口的比率。流出人口占本地总人口的比率。4)e e1处于潜伏期的病人的日发病率。处于潜伏期的病人的日发病率。5)p流入人口中带菌者所占的比例。流入人口中带菌者所占的比例。21控前方程的建立控前方程的建立10110010,(0)0,(
17、0)0(0)0,(0)0,dSISdtSSdEISElPlEEEdtdIIIEqIdtRRdRqIdt eee e 22参数的确定参数的确定1)1根据医学资料和有关数据推导而得。根据医学资料和有关数据推导而得。2)q由该城市的医疗水平和已知的统计数据分析,求其由该城市的医疗水平和已知的统计数据分析,求其统计平均值。统计平均值。3)l由经济发达程度和交通状况决定。由经济发达程度和交通状况决定。4)e e1根据医学研究和调查的有关结果和该城市的疫情发根据医学研究和调查的有关结果和该城市的疫情发展状况可得。展状况可得。5)p由流入该城市人群的地区分布情况和各其他地区的由流入该城市人群的地区分布情况和
18、各其他地区的疫情决定。疫情决定。232.4 控制后的传播模型的相关假设控制后的传播模型的相关假设1.由于对人口流动加以了限制,假设此阶段无病源的输人和由于对人口流动加以了限制,假设此阶段无病源的输人和输出输出2.设每个病人单位时间有效接触的人数设每个病人单位时间有效接触的人数 2可视为常数。可视为常数。3.在控制后阶段,因与非典传染源或疑似非典传染源接触而在控制后阶段,因与非典传染源或疑似非典传染源接触而被隔离的人群视作健康者。被隔离的人群视作健康者。这部分人在隔离期限过去后又重新进行正常的社会活动,相这部分人在隔离期限过去后又重新进行正常的社会活动,相当于又进人了传染链中,故可将他们作为健康
19、者处理。当于又进人了传染链中,故可将他们作为健康者处理。4.考虑到采集到的数据,将人群分为五类考虑到采集到的数据,将人群分为五类:24健康者健康者(易受感染者易受感染者):用用S表示健康者在人群中的比例表示健康者在人群中的比例.病人病人(已受感染者已受感染者):用用I表示病人在人群中的比例表示病人在人群中的比例.退出者退出者(包括包括“被治愈者被治愈者”和和“死亡者死亡者”):用用R表示退出者在人表示退出者在人群中的比例群中的比例.自由带菌者自由带菌者:不可控的病毒携带者不可控的病毒携带者(未被发现的病人未被发现的病人,有传染性有传染性)。用用M来表示这部分人在人群中的比例来表示这部分人在人群
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