数学建模，在sir模型中,假设疾病不可治愈,为病人日死亡率,请确定死亡人

据题目意思，这是一个传染性病毒随着时间演变的过程，我们要分析、预测、研究它就得建立动态模型，在此我们选用微分方程。因题目中把人群分为五类：确诊患者、疑似患者、治愈者、死亡和正常人，所以我们采用SIR模型。模型中我们找出单位时间内这五类人群人数的变化来建立微分方程，得出模型。再利用matlab画出图形，加以分析，达到得出应对措施的目的。

把考察范围内的人群分为以下种类：

1、健康人群，即易感染（Susceptibles）人群。记其数量为S(t),表示t时刻未感染病但有可能感染该疾病的人数；

2、潜伏期人群，即被感染（Infection）该疾病的人群，记其数量为I(t) 表示t时刻可能感染该疾病的但又不是疑似病患的人数；

3、疑似病患，记其数量为E(t) 表示示t时刻感染该疾病的并是疑似病患的人数；

4、确诊病患,记其数量为Q(t) 表示示t感染该疾病并确诊为患者的人数；

5、恢复人群（Recovered）,记其数量为R(t)，表示t时刻已从感染病者中移出的人数（这部分人数既不是已感染者，也不是非感染者，不具有传染性，也不会再次被感染，他们已经推出了传染系统）。

基于以上的假设，健康人群从潜伏期到移出传染系统的过程图如下：

三、 模型假设

假设易感人数的变化率与当时的易感人数和感染人数的乘积成正比;

2 假设从感染数中移除个体的速率与当时的感染人数成正比;

3 假设考察地区内疾病传播期间忽略人口的出生，死亡，流动等种群动力因素对总人数的影响。即：总人口数不变,记为N。

4 假设潜伏期人群不会传染健康人，不具有传染性。

5 假设被隔离的患者无法跟别人接触，不会传染健康人。

6 假设治愈者已对该病毒有免疫力，不会再被该传染病传染，可以退出系统

7 假设初始时刻健康人群的总人数为S0=11千万,潜伏期的总人数为I0=1，疑似病患的总人数为E0=0，确诊病患的总人数为Q0=0，恢复人群的总人数为R0=0。aware天 猫不用抽血可在家自测祝您健康！

Simulink的命令行仿真方式：

[t,x,y]=sim('modelname')

利用对话框参数进行仿真，返回输出矩阵；

[t,x,y]=sim('modelname', timespan, options, ut)

利用输入参数进行仿真，返回输出矩阵；

[t,x,y1,y2,yn]=sim('modelname', timespan, options, ut)

利用输入参数进行仿真，返回逐个输出；

参数说明：

'modelname' 运行的模型名（不包含扩展名），必须在Matlab的搜索路径上。

timespan 指定仿真的时间区间，可以采取以下几种格式：

（1）[] 空，利用模型对话框设置时间；

（2）T_final 标量，制定终止仿真时间；

（3）[T_start T_final] 二元向量，指定仿真时间区间；

（4）outputTimes 任何指定输出时间记录点的向量。

options MATLAB特定的一种数据结构，具有最高优先权，可以覆盖模型参数对话框中的设置。

ut 赋给仿真对象数入口模块的量，具有最高优先设置，它是形为[t,u1,u2]的数值矩阵，每个为时间序列或输入序列。

%第一模型：

clc,clear

x1=[。。。]'; x2=[。。。]'; x3=[。。。]'; x4=[。。。]';

X=[x1 x2 x3 x4];

y=[。。。]';

fun=inline('a(1)X(:,1)+a(2)X(:,2)+a(3)X(:,3)+(a(4)X(:,1)+a(5)X(:,2)+a(6)X(:,3))(1/(1+exp(-a(7)(X(:,4)-a(8))))-05)','a','X')；

beta0=[0,0,0,0,0,0,0,0] %自己可以调整

beta = nlinfit(X,y,fun,beta0)

a=beta(1),b=beta(2),。。。。,h=beta(8)

%第二模型：

fun1=inline('a(1)X(:,1)+a(2)X(:,2)+a(3)X(:,3)+(a(4)X(:,1)+a(5)X(:,2)+a(6)X(:,3))(1-exp(-a(7)(X(:,4)-a(8))^2))','a','X')；

beta = nlinfit(X,y,fun1,beta0)

a=beta(1),b=beta(2),。。。。,h=beta(8)

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