河南疫情模型的源代码，基于SIR模型构建。

简介：
请关注可下载的线性 SIR 模型，对其进行计算，从而获得该模型中封闭系统精确解，并以此推导出累计病例数与时间之间的关系。随后，我们将该关系曲线与累计确诊病例的实际数据进行拟合，从而估算出传染率参数 *a* ，恢复系数 *b* ，以及初始易感人数的估计值。本文所提出的基于 SIR 的传染病动力学模型，利用公开的历史数据对模型参数进行反演分析。基于这些反演得到的参数，我们成功地模拟了当前疫情的发展趋势，并对疫情未来的走向进行了准确预测。数值分析结果表明，各级政府实施的防控措施在控制疫情传播方面展现出显著的有效性。此外，人们的防范意识和疫情期间形成的日常习惯对疫情的发展进程产生了重要影响。模拟结果进一步显示，如果政府能够加大疫情防控宣传力度，进一步强化隔离措施，同时鼓励个人改善居家环境卫生习惯并提升防护意识，那么便能够有效地延缓疫情的蔓延速度，并显著降低感染人数。