基于传染病模型的情绪传播机制与影响因素的研究

发布时间：2017-06-20 13:07

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【摘要】：传染病模型在网络舆论信息、实际生活中传染病和人们情感、情绪等信息传播和扩散领域得到了广泛的应用。由于公众情感、情绪对提升社会公共秩序、创造力、以及工作效率有很大影响力。敏感的投资情绪和紧急事件中的恐慌情绪都会对群体造成明显的影响但对其究其根本的传播机制和影响因素的掌握还有一定的距离,需要进一步研究。研究个体间的情绪传播规律对理解和进一步预测公众情绪传播趋势和控制有着至关重要的作用。首先,结合现实生活中恐慌传播特点,基于传染病SIS模型构建了描述在地铁紧急情境中乘客恐慌传播的非单调接触率SIS模型。利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性第一法证明了系统恐慌消除平衡点0E全局渐近稳定,恐慌传播平衡点*E渐近稳定。且从动力学角度用Matlab数值模拟出地铁紧急情境中乘客恐慌传播机制和影响因素,并结合控制变量法研究不同因素对此系统中的影响。研究结果可为应急管理机构提供有意义的参考,对情绪传播控制管理机制提出政策性的建议。其次,选取2014年年报沪深股票中金融板块的上市公司和前十大流通股东数据生成复杂网络。基于生活实际归纳并理想化情绪传播特点,在此基础上构建出最贴切的SIRS模型来研究分析股票市场投资者情绪传播机制和影响因素。并通过李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性第二法验证了系统的有效性,又对模型进行了Matlab数值仿真模拟。通过改变不同的参数分析感染率稳定点的趋势,总结出免疫率?和免疫损失率?对稳定状态下已感染的投资者数量有很大的影响,可以迅速减少情绪的传播。最后,提出调控策略,仿真发现情绪传播峰值和最终感染人数得到了显著地改善。
【关键词】：传染病模型 稳定性 恐慌 情绪
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R51;G206
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 地铁紧急情况相关研究概况11-12
• 1.2.2 投资者情绪研究概况12-14
• 1.3 主要工作及内容安排14-15
• 第二章 预备知识15-19
• 2.1 SIS模型15
• 2.2 SIRS模型15-16
• 2.3 李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论16-17
• 2.4 复杂网络上的传染病模型知识17-19
• 第三章 地铁紧急情况中非线性接触率SIS恐慌传播模型19-29
• 3.1 地铁紧急情况中非线性接触率SIS恐慌传播模型构建19-20
• 3.2 计算阈值和解20-22
• 3.3 SIS模型的李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性分析22-25
• 3.4 数值仿真25-27
• 3.5 本章小结27-29
• 第四章 投资者情绪传播SIRS模型的影响因素分析29-44
• 4.1 数据处理29-30
• 4.2 SIRS投资者情绪传播模型的构建30-33
• 4.3 计算基本再生数和解33-34
• 4.4 SIRS模型的稳定性分析34-37
• 4.5 数值仿真37-42
• 4.6 本章小结42-44
• 第五章 总结与展望44-45
• 参考文献45-48
• 致谢48-49
• 攻读硕士学位期间发表的论文49-50
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目50

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1 胡志兴，王辉;一个传染病模型的传染平衡位置的稳定性[J];延安大学学报(自然科学版);1995年01期

2 柳合龙;于景元;朱广田;;带有免疫和传染年龄的传染病模型[J];数学的实践与认识;2006年05期

3 杨钢;;传染病研究的几种方法[J];焦作大学学报;2007年03期

4 杨光,高

本文编号：465689