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复杂网络上潜伏期有传染性的SEIS和SEIR疾病模型研究

发布时间:2021-04-10 08:09
  本文的研究对象是复杂网络上的SEIS模型和SEIR模型,重点关注这两个疾病模型在均匀网络和无标度网络上的传播情况。近些年,关于复杂网络上传染病的传播引发越来越多学者的密切关注,在SEIS模型和SEIR模型的研究中,关于潜伏期具有传染性的研究却很少涉及。在本文中,基于潜伏期患者具有传染能力的条件下分析了 SEIS模型和SEIR模型,其中S表示易感者,E表示潜伏者,I表示染病者,R表示恢复者。本文主要从两类疾病模型的基本再生数进行研究,经过计算我们得到SEIS模型和SEIR模型在均匀网络和无标度网络上的基本再生数相等,且与潜伏期的感染概率有关,在均匀网上的基本再生数为R0=β1k/γ+β2k/α,在无标度网络上的基本再生数为R0=(k2/k)(β1+β2γ/α))/γ。
【学位授予单位】:湘潭大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R51;O157.5
文章目录
摘要
abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状和意义
    1.3 本文的主要工作
第二章 复杂网络上的传播动力学概述
    2.1 复杂网络
        2.1.1 复杂网络的基本概念
        2.1.2 复杂网络模型
    2.2 经典传染病模型
    2.3 复杂网络上的传染传动力学模型
第三章 均匀混合的ER随机网络上的疾病传播模型研究
    3.1 均匀混合的ER随机网络上的SEIS模型
    3.2 均匀混合的ER随机网络上的SEIR模型
    3.3 小结
第四章 BA无标度网络上的疾病传播模型研究
    4.1 无标度网络上的SEIS模型
    4.2 无标度网络上的SEIR模型
    4.3 小结
第五章 总结和展望
    5.1 文章总结
    5.2 进一步工作展望
参考文献
致谢
 

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本文编号:2783414

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