sir模型

目录 概述 1.一些定义 1.1 一些名词 1.2 一些符号 1.3 一些定义 2.方法论 2.1 SIR 2.2 SEIR 2.3 代际传播 2.3.1 传播矩阵 3 模型实现 3.1 参数设定 3.2 SIR （1）模型 （2）参数 （3）计算 （4）绘图 3.3 SEIR （1）模型 （2）参数 （3）计算 （4）绘图 3.4 小结 参考文献 概述 看了一些2019-nCoV相关的文章，摘录并总结了一些关于SIR和SEIR模型的定义。并通过代码进了简单模型的实现，使用R语言作为编程工具。 1.一些定义 1.1 一些名词 序号 词汇 解释 1 Pneumonia 肺炎 2 Coronavirus 冠状病毒 3 Incubation 潜伏 4 Quarantined 隔离 5 Susceptible 易感的，这里用于指易感人群，在CDC的公告中，所有人都属于易感人群。 6 zoonotic 动物传播的 7 Reproductive 再生，复制。这里指感染者再传播并产生新的感染者。 8 novel 新的 9 2019-nCoV 2019新型冠状病毒 1.2 一些符号 序号 符号 含义 1 R 0 R_0 R 0 ​ 基础再传播人数 2 τ \tau τ 传染概率，一名易感者和一名感染者接触时被感染的概率 3 c ˉ \bar{c} c ˉ

目录 1 使用SIR模型进行疫情的仿真 1.1 SIR模型的介绍 1.2 SIR模型的工作原理 1.3 使用Matlab对新冠肺炎疫情进行模拟 1.4 SIR模型的优缺点分析与总结 2 使用插值法观察疫情初期是否有瞒报漏报现象 2.1 插值法的概念介绍 2.2 插值法的方法简介 2.3 使用分段三次埃尔米特插值观察疫情数据 2.4 总结 3 展望 目前，由武汉新型冠状病毒引起的全国肺炎疫情依旧处于肆虐爆发的时期，截止2月4日，全国累计确诊新型肺炎24324例，累计死亡490例，目前防治形势依旧严峻。自疫情爆发以来，除却一线医生以及生物医学专家在前线的战斗，后方不少专家大神也利用专业的数学模型进行疫情的建模仿真预测。作为刚入坑不久的小白，本人使用一些较为简单的数学模型，结合自己的一些思考，尝试解决提出的问题。 1 使用SIR模型进行疫情的仿真 自疫情爆发以来，多地政府迅速响应，采取封城、隔离措施，那么这些政策的有效性究竟有多大呢？本节中我主要来用相应的模型来进行论证。 1.1 SIR模型的介绍 首先来介绍一下SIR模型，SIR模型是是一种传播模型，是信息传播过程的抽象描述，广泛地应用于传染病传播模型之中。要理解SIR模型，关键点如下： 首先，模型中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，与感病者接触后容易受到感染；I类