布病疫情分析與預(yù)測(數(shù)學(xué)建模)

1、1 布病疫情分析與預(yù)測 布病疫情分析與預(yù)測 摘要： 摘要：結(jié)合各地往年人類布病發(fā)病率的數(shù)據(jù)、布病的生物學(xué)知識，分析了疫情在發(fā)病時(shí)間、空間上的傳播規(guī)律：發(fā)病地區(qū)主要是牧業(yè)迅猛發(fā)展的北方；時(shí)間上全年都有 發(fā)生但高峰出現(xiàn)在產(chǎn)羔、泌乳、剪毛、鑒定、整群及配種時(shí)期。對比各地各種防控指標(biāo)及發(fā)病率狀況分析了各種防控指標(biāo)（衛(wèi)生狀況、醫(yī)療水平、地方政府采取的措施） 對疫情發(fā)展的影響。以微分方程的 SIR 模型為基礎(chǔ)，建立了布病在畜群、人群傳播的常微分方程

2、模型一，建立了倉庫轉(zhuǎn)移數(shù)學(xué)模型二，利用數(shù)學(xué)軟件 Matlab 擬合出病畜數(shù)與 時(shí)間的曲線圖，指出了模型中具體參數(shù)的改變對曲線趨勢的影響。預(yù)測了布病的發(fā)展趨 勢，找出了導(dǎo)致傳染病的傳染的主要因素，得出應(yīng)采取的相應(yīng)的應(yīng)對措施。分析了模型的優(yōu)缺點(diǎn)和布病預(yù)防的關(guān)鍵措施。 撰寫了有關(guān)闡述本文研究成果及布病疫情防控意見的論文。 關(guān)鍵詞： 關(guān)鍵詞：布病 傳播規(guī)律 常微分方程模型 發(fā)展趨勢 傳染因素 3 三、符號說明 三、符號說明 符號 意義

3、 符號 意義 N 所考察地區(qū)總畜數(shù) 𝑁𝑝 所考察地區(qū)總?cè)藬?shù) ? 病畜每天有效接觸平均畜數(shù) ? 𝑝 病畜每天有效接觸平均人數(shù) ? 每天被治愈的病 畜占病畜總數(shù)的比例 ? 𝑝 每天被治愈的人 數(shù)占人類總數(shù)的比例 σ 畜傳染期接觸數(shù) s(t) 時(shí)刻 t 時(shí)健康人群 S(t) 時(shí)刻 t 時(shí)健康畜群 i(t) 時(shí)刻 t 時(shí)已患病人群 E(t) 時(shí)刻

4、t 時(shí)潛伏期畜群 r(t) 時(shí)刻 t 時(shí)治愈人群 A(t) 時(shí)刻 t 時(shí)病癥 類似畜群 2 1 ~ d d 病毒潛伏期（天） I(t) 時(shí)刻 t 時(shí)已患病畜群 3 d 病畜治愈時(shí)間（天） R(t) 時(shí)刻 t 時(shí)治愈或被捕殺畜群 p 隔離措施強(qiáng)度 ? 確診病畜傳染系數(shù) ? 潛伏期病畜傳染系數(shù) 四、 四、模型假設(shè) 模型假設(shè) 1、考察地區(qū)內(nèi)疾病傳播期間忽略畜群、人群的出生，死亡，流動(dòng)等種群動(dòng)力因素對總畜、人數(shù)的影響。

5、即：總畜數(shù)、人口數(shù)不變,分別記為 N、𝑁𝑝。 2、總畜數(shù) N 不變。畜分為健康畜、病畜和恢復(fù)畜三類，三類人在總?cè)藬?shù) N 中占的比例分別記作S(t)、I(t)、R(t).人類種群也分為三類易患者、染病者和移出者，三類在總?cè)藬?shù)所占比例為s(t), i(t), r(t)。各類型畜數(shù)、人數(shù)關(guān)于t的函數(shù)是連續(xù)可微函數(shù)。 3、 被治愈畜和人已對該病毒有很強(qiáng)的免疫力， 不會(huì)再被該傳染病傳染， 可以退出系統(tǒng)。 4、每個(gè)病