SARS传染病模型建立与预测张亚新 刘洪光 田香玉摘要通过对问题的分析，本文建立了SARS传播的微分方程模型，即： ，其中N(t)表示t时刻的SARS病人数， s(t)表示t时刻的传播率， r(t)表示表示t时刻的治愈率，d(t) 表示表示t时刻的死亡率。本文用s(t) 、r(t) 、d(t) 三个参数较好地描述了SARS的传播过程。通过采集6月20号以前的数据，结合各个参数代表的实际意义，对他们分别进行指数回归分析，得到了s(t) 、r(t) 、d(t)的表达式，较好地刻划了SARS的传播规律，并对疫情作出了预测。本模型的优点表现在：1、通过回归分析的方法使离散的点连续化；2、用微分方程描述SARS的传播问题更加准确。本文利用Matlab软件，对复杂的微分方程进行了求解。利用附件1提供的散点数据，得到了SARS病人数目随时间变化的曲线预测图。预测了在6月12日左右疫情将得到缓解，在7月中旬将基本消除。经检验，我们的预测与实际情况是相吻合的。文中调整s(t) 、r(t) 、d(t)来对模型的结果进行控制，画出提前5天和推后5天进行隔离时病人数和时间的曲线，其
