关键词:
分数微分方程
传染病模型
敏感性分析
稳定性分析
数值模拟
摘要:
分数阶微分方程在生物数学等众多领域有着的广泛应用,主要用来刻画带记忆性的影响。本文研究了基于分数阶微分方程的传染病数学模型,来阐明记忆的影响。在传染病动力学领域,研究人员构建不同的模型来描述不同类型传染病的传播过程,以及评估传染病的免疫、隔离和治疗等干预技术的有效性,特别是新冠肺炎疫情传播研究,但大多数是基于均匀混合传播动力学的ODE模型,利用分数阶微分方程研究传染病传播的工作还很少。本论文主要研究基于分数微分方程(FDE)的疾病数学模型,解决了三个关键问题:1)哪些因素对传染病建模至关重要,它们如何影响传播?2)主要的传播途径是什么?3)FDE是否提供了更好的数据拟合?论文主要研究内容包括以下三部分:
首先,使用分数微分方程组,建立了易感-潜伏-住院-传染-隔离潜伏隔离传染-康复(SAHIAqIqR)模型,分析了β-冠状病毒的传播。我们将根据感染的不同阶段进行分类对人群进行了分类,并考虑了两种传播途径:直接传播和间接传播。给出了基本再生数R0的计算公式,并利用孟加拉国从2020年3月2日到2020年11月30日每周数据进行了拟合,预测了再生数。
其次,通过建立一个分数登革热模型(ShIhHhRhSmIm),用以描述人与蚊子之间的传播,其中仓室包括易感人类、感染人类、住院人类、康复人类、易感蚊子和感染蚊子。利用q-同伦分析变换方法(q-HATM)对模型进行了研究。并使用下一代矩阵方法计算了基本再生数R0,借助R0和Lyapunov函数研究了地方病平衡点(EE)和无病平衡(DFE)的全局稳定性。对提出的分数模型,我们也进行了数值模拟和参数敏感性分析,利用偏相关系数(PRCC)来确定模型参数对传播的相对重要性。
最后,研究建立了在Caputo-Fabrizio分数微分方程下的结核病模型。将人群分为易感者、慢潜伏者、快潜伏者、感染者、治疗和康复者类,研究了 LADM(拉普拉斯阿多米分解法)和HPM(同伦扰动法)两种方法在基于经验证据预测流行病方面的有效性。使用孟加拉国的实际数据将在同一地区发生的三个单独的流行病病例数拟合到这三个模型中。