艾滋病数学建模.doc

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艾滋病数学建模.doc

模型的建立

1.建模思想

建立HIV/AIDS的传播模型,利用模型对不同控制措施下的感染情况进行预测。

对AIDS建立模型应考虑一下方面因素:

1)传染病的一般传播原理;

2)AIDS的特殊性,例如从感染病毒到发病,其潜伏期不定,且潜伏期期间没有明显症状,一旦感染将不能治疗痊愈;

3)艾滋病感染人群层次广泛,包括各个阶层,知识分子,农民,学生等,在吸毒人群,嫖客人群,暗娼人群等高危人群中流行更为广泛;

4)每年新出生人口中会有艾滋病感染者;

5)每年都有一般人群通过不同途径进入高危人群,成为易感人群;

6)艾滋病感染者是否具有较高的道德修养,发现自己感染后能否控制自己的行为,不传染给其他人;

7)感染艾滋病后,二次感染的可能性;

8)

国家采取一些措施,例如加大对艾滋病知识的宣传,发放避孕套等,对高危发病人群的影响。

考虑这些方面,进行条件的合理假设和参数确定。

2.假设条件

1)研究高危人群,主要包括吸毒人群,嫖客人群,暗娼人群;

2)一个艾滋病病人被感染后不会被二度感染;

3)假设一个艾滋病病毒感染者具有较高的道德修养,自己感染后不会再传染他人即不考虑对周围人群的影响;

4)假设HIV的潜伏期为8年。

3.参数确定

1)针对艾滋病的特点,我们将人群分为三类:

S:

易感者(susceptible),即未感染HIV病毒的健康人,但有可能被感染的人;

E:

潜伏着(exposed),已经感染HIV病毒,但未被发现,仍处于潜伏期者;

I:

患病者(infectious),感染HIV病毒,有明显的发病症状,到医院注册治疗者。

t时刻以上各类人数分别用S(t),E(t),I(t)表示,用N(t)表示t时刻人口总规模N(t)=S(t)+E(t)+I(t)

2)p----------------------------每年新出生人口中HIV病毒携带者所占比例

3)---------------------------感染率,即单位时间内一个病毒携带者对易感人群的感染率

4)b----------------------------自然出生率

5)d----------------------------自然死亡率

6)k----------------------------每一年进入与退出高危人群的比例之差

7)----------------------------处于潜伏期的病人的每年发病率

8)----------------------------每年因艾滋病死亡的死亡率

4.模型的建立

根据艾滋病的流行规律,易感者受到感染后先变为潜伏着,潜伏者发病后变为感染者,感染者转变为移出者,不属于我们模型的考虑范围。

建立SEI(有垂直感染且有输入输出)模型,建立如下仓室转移框图:

S

I

E

其中:

每年新增的易感者;

每年进入与退出高危人群人数之差;

每年易感者的自然死亡数;

表示新增患者人数;

出生就是HIV感染者的人数;

HIV感染者成为艾滋病病人的人数;

在潜伏期就死亡的人数

自然死亡的让人数;

因HIV死亡的人数;

5.建立微分方程:

对上述模型进行离散就可以得到差分方程:

假设t=0时,取来自于中国卫生部1993年的数据

即可以得出:

1)根据中国卫生部的统计资料可得;

2)根据中国统计的数据得出中国每年自然出生率和自然死亡率分别为:

b=1.3464%,d=0..6432%;

3)由前面的假设条件中潜伏期平均为8年,所以通过数学概率可以算的每年的发病率为;

4)根据WHO统计数据,全世界每年有2400万感染HIV的妇女生产,导致每年60万婴儿感染HIV,因此,可以得出每年出生的婴儿中艾滋病患儿的比例为p=;

5)通过中国卫生部每年的艾滋病死亡率的数据,可以得到;

6)通过对1993到2000年实际感染人数与公式得的数据进行拟合得出。

6.编程求解:

假设未来7年,即估算到2000的数据,k=0.1,

用MATLAB软件编写代码如下:

b=0.013464;

d=0.006432;

p=0.025;

gama=0.1926;

beta=0.05;

epsi=0.125;

c=0.045;

S

(1)=565133;

E

(1)=1243;

I

(1)=36;

k=0.8;

fort=1:

7

N(t+1)=S(t)+E(t)+I(t);

S(t+1)=S(t)+(1-p)*b*N(t)-d*S(t)-(beta*S(t)*E(t))/(1+c*S(t)^1.2)+k*S(t);

E(t+1)=E(t)+p*b*N(t)+(beta*S(t)*E(t))/(1+c*S(t)^1.2)-d*E(t)-epsi*E(t);

I(t+1)=I(t)+epsi*E(t)+d*I(t)-gama*I(t);

S,E,I,N

end

输出数据:

S=

1.0e+006*

0.56510.62530.69120.76400.84440.93341.03171.1404

E=

1.0e+003*

1.24301.36761.48381.61181.75251.90712.07702.26371.7151

I=

36.0000184.6730321.2396446.9100565.1834679.0211790.9907903.3551

N=

1.0e+006*

0.56530.56640.62690.69300.76600.84670.93601.0345

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