1．问题与分析
前面的模型中，对于接触过感染的患者来说，他们都属于带病菌的人，对这些人再细分为确诊者即感染症状明显者和染病但是没有明显的症状，即潜伏期者，他们不属于健康易感染的人群．潜伏者中的某一部分将会转化成患者．处于潜伏期的人不具有传染性，而感染病毒且症状明显的患者具有传染性．
2．模型假设
（1）当前时刻处于潜伏期的患者占总人数的比例是p（t）；
（2）处于潜伏期的人每天转化为患者的比例是c1；
（3）其他假设与本节案例2.3.3的假设完全一样．
3．模型建立与计算
（1）总体平衡模型：
s(t)+p(t)+i(t)+r(t)=1
（2）健康易感染者减少模型：
仅考虑感染患者i（t）进行的传播，他们使被接触者携带病毒．这个关系表明，健康易感染者的数量变化取决于现有患者的作用，就是当前的患者与正常人的接触数量．要描述或者表达某个数量变化的大小，经常需要考虑这个数量及它的该变量大小的实际载体，以及这个量的改变是来自于对什么样的事物、过程、系统、因素的划分结果．(www.xing528.com)
（3）处于潜伏期患者数量的增加模型：
有效接触感染患者的人数λsi就是潜伏者数量，也是携带病毒者，其中包含了即时的潜伏期患者，c1p部分即为潜伏者中转化为感染患者而移出潜伏期的人数，因此新增的潜伏期患者人数就是λsi-c1p．
（4）患者人数的增加模型：
即时的具有传染能力的患者人数的增量中，除了由潜伏期转化而来外，还有部分患者治愈移出．这个关系考虑了从正常人到接触患者，再到感染病毒但没有发作，再到发作表现出症状，再到进行治疗，或治愈或没有治愈，这样的状态变化过程．
（5）治愈移出增加模型：
从确诊并进行治疗的患者中按治愈率μ增加的移出数量．
若参数λ，μ，c1已确定，且知道4个初始条件s（0），p（0），r（0），i（0）中的任意3个，就可以求出各个时刻各类人群的比例函数．然后就可进行趋势和规律分析，得到对传染过程的全面认识，从而积极采取适当的干预手段，阻止传染病的蔓延．
除了可以进行理论分析计算以外，还可以利用数学软件进行数值计算，如可以利用数学软件MATLAB进行微分方程组的数值计算．这里省略具体的计算过程．
4．建模方法点评
本模型对人群总体进行了进一步的细分，增加了感染病毒但是处于潜伏期的患者数量，就是对患者进行了进一步详细的分类，更准确地表现了患者数量的变化规律：在当前时刻，患者人数的增加来源于潜伏期的患者，以及有多少患者移出了患者系统．这就增加了一个变化层次，即具有传染能力的患者，通过接触正常人，产生了潜伏期的患者，然后这些人部分会转化为患者．这样的分析过程，使对于感染患者人数的变化分析更加细腻准确．
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