基于复杂社交网络的疫情动力学和疫情控制的数学模型

发布时间：2017-12-21 19:29

  本文关键词：基于复杂社交网络的疫情动力学和疫情控制的数学模型　出处：《清华大学》2016年博士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 复杂社交网络 疫情控制 传染性疾病模型 网络算法 网络流行模型

【摘要】：在这篇论文中,主要结合应用数学模型和复杂社交网络研究疫情动力学和疫情控制。首先,建立房室传播模型并用基本的数学工具作分析,在标准的SEIR传染病模型中加入两种控制策略:防疫及检疫,验证解的存在唯一性的充分条件,并且推导每个模型的基本再生数(R0),通过基本再生数判定局部稳定性和全局稳定性。如果R01,这种疾病将不会在人群中传播;与此相反,如果R01,这种疾病会出现并保持在人群中。后一种情况可能造成大范围损害,应该受到最优水平的疫苗接种和检疫防护。增加疫苗接种和检疫率能够使R0减小,从而减少感染。其次,开发相应的网络算法和C++编程,讨论了生成的网络和其分布的性质。通过包含各种各样的人口分布的计算机生成网络模拟,来预测疾病的传播和制定有效控制策略,多组的SEIR传染病模型和模块化社区结构的网络混合在一起,对不同水平的疫苗接种作了研究。得到仿真结果后,我们应用统计方法做数据分析。希望本论文的概念和理论能够在疫情发生时对研制疫苗,防止混乱,控制经济波动和制定公共政策有更多的贡献。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5

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本文编号：1316902