基于SIR模型进行疫情的预测。

简介：
线性 SIR 模型能够推导出封闭系统精确解，从而揭示累计病例数随时间的变化规律。随后，我们利用该关系与实际累计确诊病例数据进行拟合，成功估算出传染率参数 *a*、恢复系数 *b* 以及初始易感人数的近似值。本文所提出的基于 SIR 结构的传染病动力学模型，通过对公开可用的历史数据进行参数反演分析，进而构建出能够良好模拟当前疫情发展趋势的系统。此外，数值分析结果也清晰地表明了各级政府实施的防控措施所产生的积极影响。值得注意的是，人们的防范意识和日常疫情习惯对疫情的演变过程具有显著的影响。模拟结果进一步表明，若政府能够进一步加强疫情防控宣传力度，并采取更为严格的隔离措施，同时鼓励个人改善居家卫生习惯以及提高防护意识，则有望显著延缓疫情的蔓延进程并有效降低感染人数。