基于SIR模型的疫情预测

线性的 SIR 模型, 计算出模型中封闭系统的精确解, 得到累计病例数与时间的关系, 并通过该关系与累计确诊病例的实际数据进行拟合, 得到了传染率参数 a ，恢复系数b，和初始易感人数是的估计值, 本文提出的基于SIR的传染病动力学模型, 通过公开历史数据对模型参数进行反演,基于这些参数, 我们很好地模拟了目前疫情的发展, 并准确预测了疫情未来的趋势. 数分析显示了各级政府防控措施的有效程度. 人们的防范意识以及人们的疫情习惯对于疫情发展的影响，模拟结果显示, 如果政府加大宣传力度，增强隔离措施，个人改善自家的卫生习惯，加强防护意识，可以极大的延缓疫情的发展，减少感染人数。