sir模型初始值_经典传染病的SIR模型（基于MATLAB）

经典的SIR模型是一种发明于上个世纪早期的经典传染病模型，此模型能够较为粗略地展示出一种传染病的发病到结束的过程，其核心在于微分方程，本次我们利用matlab来对此方程进行

其中三个主要量

S是易感人群

I是感染人群

R是恢复人群

这三个量都是跟随时间变化的函数，即可以表示为，其中的t我们设定为一个单位时间，我们即有如下的公式：

然而要列出此种类似的方程我们需要一部分的理想化条件，这些理想化条件是比较重要的，

1.首先即城市的总人数不变，即：

K为一个常数值，一个恒定量。

2.假设 t 时刻单位时间内，一个病人能传染的易感者数目与此环境内易感者总数s(t)成正比，设定比例系数为β，从而在t时刻单位时间内被所有病人传染的人数为βs(t)i(t)

3. t 时刻，单位时间内从染病者中移出的人数与病人数量成正比，比例系数为γ，单位时间内移出者的数量为γi(t)

故我们可以得知其作用的机制为：易感人数和系数以及感染人数同时作用于总的易感人数，同时恢复人数和恢复系数又对感染人数起到影响。但是同时这又是一个单向性的机制。

基于以上三个条件的假设，我们可以获得其人数变化的机制，也即

1.易感个体的下降率为(注：此处为负数)：

2.感染个体的增长率为：

3.恢复个体的增长率为：

我们利用微分方程可以表示如下：

SIR核心的微分方程

我们对此类方程利用matlab编写SIR函数

其代码为：sir 函数的matlab code

其中a即为参数，b也为参数，这是可以调整设置的参数，故对于此微分方程的求解，我们利用matlab内建的函数ode45，来进行求解，我们可以参照ode45()函数的使用范例

进行调用

即[t,x]=ode45(@sir,[0:1:400],[1 116000 0]);

此处的[0:1:400]的为时间的取值范围，这里我们以天为单位，取了0到40等41个点，也即41天。

此处的[1 740000 0]分别为S(t),I(t),R(t)的初始值。

我们利用如下代码：

[t,x]=ode45(@sir,[0:1:180],[1 116000 0]);

>> hold on;

>> plot(t,x(:,1),&＃39;o-&＃39;);

>> plot(t,x(:,2),&＃39;*-&＃39;);

>> plot(t,x(:,3),&＃39;d-&＃39;);

legend(&＃39;感染人数&＃39;,&＃39;易感人数&＃39;,&＃39;恢复人数&＃39;);

title(&＃39;SIR模型图&＃39;);

xlabel(&＃39;天数(days)&＃39;);

ylabel(&＃39;总人数&＃39;);

获得图像如下：

SIR模型图

模型总结：此模型能够较好地模拟一个从传染病的过程，但是前提在于人能够恢复，并且获得终生免疫能力：SIR模型示意图

由图可知，此模型为单向模型，易感人数在不断地往感染人数输入，而同时最后感染人数也在单向往恢复人数输入，所以易感人数和感染人数最后均会下降到0，而与此同时，所有人均会成为恢复人数，此即为此模型的局限性。

SANGHUSUN

2020.01.27