Ändern Sie regelmäßig die Kontaktrate (Infektionsrate) im Basis-SIR-Modell

Im vorherigen Artikel "Implementierung eines mathematischen Modells" SIR-Modell "von Infektionskrankheiten in Open Modelica (reflektiert Mortalität und Reinfektionsrate)" Simulieren wir, welche Art von Grafik erhalten wird, indem wir die Reinfektionsrate mit dem erstellten Modell periodisch ändern und den regulierten Zustand und den entspannten Zustand wiederholen.

Voraussetzungen für dieses Modell

Grundlegendes SIR-Modell mit 0 Mortalitäts- und 0 Reinfektionsraten
Verwenden Sie keinen Impfstoff

** Bitte beachten Sie, dass alle folgenden Simulationen nur eine Überprüfung des Modells mit temporären Parametern darstellen und die tatsächlichen Werte nicht widerspiegeln oder vorwegnehmen. ** **.

Modelländerungen

Stellen Sie die Zeittabelle so ein, dass alle 15 Tage 100% und 20% (80% Abnahme) für die Eingabe des β-Werts von cl_SIRbetaInput wiederholt werden. Es bleibt nach 60 Tagen bei 100%. Umgerechnet auf 100, 20 durch Hinzufügen der Verstärkung, um die Änderung des β-Werts im Diagramm besser erkennen zu können.

Modell erstellt

Simulationsergebnis

Zeichnen Sie infizierbare Personen, infizierte Personen, neu infizierte Personen und Wiederhersteller

Grafik nur von infizierten und neu infizierten Personen

Nur der Übergang infizierter Menschen wird erweitert und bestätigt. Es wurde bestätigt, dass bei einer periodischen Änderung der Kontaktrate auf 100% und 20% im SIR-Basismodell die Anzahl neu infizierter Personen zunimmt, sobald die Regulierung im Frühstadium der Infektion gelockert wird, und abnimmt, wenn sie erneut reguliert wird. Ich kann es schaffen Wenn die Anzahl der Wiederhersteller (Antikörper-Acquirer) im Laufe der Zeit (nach dem 60. Tag des Diagramms) auf mehr als 50% ansteigt, scheint die Anzahl der neu infizierten Personen allmählich zu sinken, selbst wenn die Kontaktrate zunimmt.

Diagramm, wenn die Kontaktrate auch während der Entspannung um etwa 50% reduziert werden kann

Bis zu 60 Tagen scheint es durch den kontrollierten Effekt unterdrückt zu werden. Wenn Sie es jedoch von dort lösen, steigt die Anzahl der neu infizierten Personen dramatisch an. Es scheint, dass es gelindert werden sollte, bevor die Anzahl der Antikörper-Acquirer eine bestimmte Anzahl erreicht.

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OpenModelica-Modell

Veröffentlicht auf GitHub. pk_SIRｍodel.mo

[PYTHON] Implementieren Sie mit OpenModelica das mathematische Modell "SIR-Modell" von Infektionskrankheiten (Beispiel für wiederholte Regulierung und Entspannung)