数学建模-常微分方程模型及差分模型
49页1、微分方程模型,洛阳理工学院数理部,1,微分方程模型,人口增长的预测 传染病模型 种群模型,2,动态模型,描述对象特征随时间(空间)的演变过程.,分析对象特征的变化规律.,预报对象特征的未来性态.,研究控制对象特征的手段.,根据函数及其变化率之间的关系确定函数.,微分方程建模,根据建模目的和问题分析作出简化假设.,按照内在规律或用类比法建立微分方程.,3,对微分方程的研究方法,解在很广泛的条件下存在,但能用有限解析式表达者很少. 另辟它径: 1、求数值解(近似解); 2、定性方法分析.,4,背景,世界人口增长概况,中国人口增长概况,研究人口变化规律,控制人口过快增长,人口增长的预测,5,指数增长模型马尔萨斯提出 (1798),常用的计算公式,x(t) 时刻t的人口,基本假设 : 人口(相对)增长率 r 是常数,今年人口 x0, 年增长率 r,k年后人口,随着时间增加,人口按指数规律无限增长,6,2012-3-17,7,Anna,美国人口统计数据,指数增长模型的应用及局限性,与19世纪以前欧洲一些地区人口统计数据吻合,适用于19世纪后迁往加拿大的欧洲移民后代,可用于短期人口增长预测,不符合
2、19世纪后多数地区人口增长规律,不能预测较长期的人口增长过程,19世纪后人口数据,2012-3-17,8,Anna,阻滞增长模型(Logistic模型),人口增长到一定数量后,增长率下降的原因:,资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用,且阻滞作用随人口数量增加而变大,假设,r固有增长率(x很小时),xm人口容量(资源、环境能容纳的最大数量),2012-3-17,9,Anna,x(t)S形曲线, x增加先快后慢,阻滞增长模型(Logistic模型),2012-3-17,10,Anna,参数估计,用指数增长模型或阻滞增长模型作人口 预报,必须先估计模型参数 r 或 r, xm,利用统计数据用最小二乘法作拟合,例:美国人口数据(单位百万),阻滞增长模型(Logistic模型),2012-3-17,11,Anna,2012-3-17,Anna,12,模型检验,用模型计算2000年美国人口,与实际数据比较,实际为281.4 (百万),模型应用预报美国2010年的人口,加入2000年人口数据后重新估计模型参数,Logistic 模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量),阻滞增长模型(Logist
3、ic模型),2012-3-17,13,Anna,传染病模型,问题,描述传染病的传播过程,分析受感染人数的变化规律,预报传染病高潮到来的时刻,预防传染病蔓延的手段,按照传播过程的一般规律,用机理分析方法建立模型,2012-3-17,14,Anna,已感染人数 (病人) i(t),每个病人每天有效接触(足以使人致病)人数为,模型1,假设,若有效接触的是病人,则不能使病人数增加,建模,?,2012-3-17,15,Anna,模型2,区分已感染者(病人)和未感染者(健康人),假设,1)总人数N不变,病人和健康 人的 比例分别为,2)每个病人每天有效接触人数为, 且使接触的健康人致病,建模, 日 接触率,SI 模型,2012-3-17,16,Anna,模型2,tm传染病高潮到来时刻, (日接触率) tm,病人可以治愈!,?,t=tm, di/dt 最大,2012-3-17,17,Anna,模型3,传染病无免疫性病人治愈成为健康人,健康人可再次被感染,增加假设,SIS 模型,3)病人每天治愈的比例为, 日治愈率,建模, 日接触率,1/ 平均感染期, 一个感染期内每个病人的有效接触人数,称为接触数。
4、,2012-3-17,18,Anna,模型3,接触数 =1 阈值,感染期内有效接触感染的健康者人数不超过病人数,模型2(SI模型)如何看作模型3(SIS模型)的特例,2012-3-17,19,Anna,模型4,传染病有免疫性病人治愈后即移出感染系统,称移出者,SIR模型,假设,1)总人数N不变,病人、健康人和移出者的比例分别为,2)病人的日接触率 , 日治愈率, 接触数 = / ,建模,需建立 的两个方程,2012-3-17,20,Anna,模型4,SIR模型,2012-3-17,21,Anna,模型4,SIR模型,相轨线 的定义域,在D内作相轨线 的图形,进行分析,2012-3-17,22,Anna,模型4,SIR模型,相轨线 及其分析,s(t)单调减相轨线的方向,P1: s01/ i(t)先升后降至0,P2: s01/ i(t)单调降至0,1/阈值,2012-3-17,23,Anna,模型4,SIR模型,预防传染病蔓延的手段, (日接触率) 卫生水平,(日治愈率) 医疗水平,传染病不蔓延的条件s01/, 的估计,降低 s0,提高 r0,提高阈值 1/,2012-3-17,24,An
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