线性的 SIR 模型, 计算出模型中封闭系统的精确解, 得到累计病例数与时间的关系, 并通过该关系与累计确诊病例的实际数据进行拟合, 得到了传染率参数 a ，恢复系数b，和初始易感人数是的估计值, 本文提出的基于SIR的传染病动力学模型, 通过公开历史数据对模型参数进行反演,基于这些参数, 我们很好地模拟了目前疫情的发展, 并准确预测了疫情未来的趋势. 数分析显示了各级政府防控措施的有效程度. 人们的防范意识以及人们的疫情习惯对于疫情发展的影响，模拟结果显示, 如果政府加大宣传力度，增强隔离措施

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群

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