信息扩散影响下的疾病传播研究

发布时间：2017-09-18 08:15

  本文关键词：信息扩散影响下的疾病传播研究

  更多相关文章： 复杂网络 疾病传播 信息扩散 权重网络 断边策略

【摘要】：网络上的疾病传播动力学的研究可以揭示疾病流行规律,预测其发展趋势,对于疾病的预防和控制有非常重要的实际意义。随着网络科学的发展,复杂网络中疾病的传播成为了复杂网络研究的热点之一。本文通过研究网络上影响疾病传播的因素,建立各种基于这些因素的疾病传播模型,从而为疾病的预防和控制提供一些可靠的建议。最近,信息扩散对于疾病传播的影响受到了很多关注。这是因为当一种疾病在人群中传播时,关于这种疾病的信息也会随即扩散开来。而有关疾病信息的传播,会警示人们要采取措施预防疾病,所以疾病信息的扩散会影响疾病的传播。因此在第二章中,本文基于H7N9和登革热的疾病与信息数据,验证了社交网络上疾病信息的传播对于疾病传播的影响。基于疾病与信息之间的关系,建立了SIS对逼近传播模型。模型和仿真结果表明信息的扩散会增大疾病爆发的阈值,降低疾病的爆发规模并且会减慢疾病传播的速度。而另一方面,疾病的传播也会加速疾病信息的扩散。此外,我们发现在疾病信息的影响下,疾病传播会出现多次爆发的现象,这也和实证数据的分析相吻合。近年来,很多研究都关注网络上的动力学和网络动力学之间的相互作用。在第三章中,本文建立了一个基于信息驱动的自适应传播模型,在这个模型中疾病和疾病信息可以同时传播。信息驱动的自适应过程是指,得知疾病信息的易感者(或者感染者)为了防止疾病的进一步传播,会断开与自己感染(或者易感)邻居之间的连边。基于对逼近的自适应模型和仿真结果表明,信息驱动的自适应传播过程不仅会抑制疾病的传播,也会大大的减少疾病患病率。此外,我们在晶格网络上对模型的传播过程进行了可视化,直观的显示了在信息驱动的自适应过程下,疾病会陷入一个孤立的区域,从而无法进一步传播。为了更深刻的理解模型的动力学过程,我们对模型进行了分支分析,发现在不同的参数取值下会出现四种不同的动力学性态,即:无病,振荡,双稳和形成地方性疾病。在复杂网络的研究中,很多工作都关注网络的拓扑结构对于传播动力学的影响。而实际系统中的网络很多都是权重网络,因此文章的第四章研究边权对于疾病传播的影响。我们使用SIS模型来刻画疾病传播过程,并且基于网络中SI(易感-感染)边的权重引入三种断边策略,以此来研究不同的断边策略对疾病传播的影响。我们在三个实际网络中对模型进行仿真,发现不同的断边策略会显示出不同的传播模式,这也说明边权对传播过程有很大的影响。因此,基于边权的不同作用,我们提出在疾病传播的不同时期采取不同的策略来阻止疾病的传播。此外,通过分析边权与网络结构的关系,本文进一步解释了边权在疾病传播过程中的作用。
【关键词】：复杂网络 疾病传播 信息扩散 权重网络 断边策略
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5;O175
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-10
• 第一章 引言10-14
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 主要研究内容12-14
• 第二章 疾病传播与信息传播的互反馈机制14-25
• 2.1 数据分析14-15
• 2.2 模型建立15-17
• 2.3 模型分析17-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 基于信息驱动的自适应疾病传播模型25-36
• 3.1 模型建立25-29
• 3.1.1 模型描述25-26
• 3.1.2 模型数学描述26-29
• 3.2 无自适应行为的疾病传播动力学29-30
• 3.3 自适应行为下的疾病传播动力学30-32
• 3.4 自适应行为下的疾病传播参数的敏感性分析32-33
• 3.5 自适应行为下的疾病传播动力学特征分析33-35
• 3.6 本章小结35-36
• 第四章 权重网络上边权对疾病传播的影响36-43
• 4.1 模型建立36-37
• 4.2 数据描述37-38
• 4.3 模型结果分析38-42
• 4.3.1 不同断边策略下的疾病传播模式38-39
• 4.3.2 网络结构与边权关系分析39-42
• 4.4 本章小结42-43
• 结束语43-44
• 参考文献44-51
• 攻读硕士学位期间研究成果51-52
• 致谢52-53

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本文编号：874388