基于动态复杂网络的病毒传播模拟及控制策略研究

发布时间：2017-05-03 03:13

  本文关键词：基于动态复杂网络的病毒传播模拟及控制策略研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了减少紧急传染病暴发引起的发病率和死亡率,公共健康机构将不同的干预措施,比如分发疫苗、关闭学校、限制出入境等等,并入传染病模型中,用来指导决策,从而控制病毒的蔓延。近来,科研人员越来越关注怎样在资源(财力、疫苗等其他物资)有限的情况下,寻找一种疫苗分发策略来最大程度的减少传染病的影响。而目前已有的大部分研究工作都是基于不同年龄结构进行传染病的建模,然后在此基础上研究不同控制策略对传染病传播的影响,几乎没有研究工作是同时考虑年龄和地区的。因此,这篇文章中提出了一个新的传染病模型——混合SEIR-V模型(简称HSEIR-V模型),该模型基于传统的SEIR模型,在建模过程中不仅考虑了不同年龄结构,同时还考虑的不同的地区。其次,针对新的同时基于年龄和地区的传播模型,构造了人群接触的复杂网络,来评估不同地区和不同年龄人群的“接触频率”。人群接触频率将被用于传染病传播的模拟,在传染病传播模型中举足轻重。再次,我们把一些疫苗策略考虑进传染病模型中,这些策略有:不同的疫苗覆盖率、不同的疫苗发放时间和不同的疫苗部署策略。我们设计了四种疫苗部署策略,分别基于人口、接触频率和感染率和感染风险。最后,使用香港2009-2010年H1N1爆发时的官方统计数据验证HSEIR-V模型。结果显示HSEIR-V模型的模拟结果能和实际H1N1感染传播数据很好的进行匹配,也从侧面验证了人群“接触频率”的合理性。因此可以用来进一步研究不同的控制策略对病毒传播的影响。
【关键词】：传染病模型 复杂网络 接触矩阵 优先级策略
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R181;O157.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究的背景与意义9-10
• 1.2 研究现状10-13
• 1.3 本文主要工作和组织结构13-14
• 1.4 本章小结14-15
• 第二章 疾病传播建模15-31
• 2.1 病毒传播模型的发展15-20
• 2.1.1 Kermack-Mchendrick模型15-18
• 2.1.2 基于Kermack-Mchendrick模型的其他病毒传播模型18-20
• 2.2 SEIR模型20-23
• 2.2.1 基本再生率20-22
• 2.2.2 群体免疫22-23
• 2.3 加入控制策略的扩展SEIR模型——HSEIR-V模型23-26
• 2.3.1 HSEIR-V模型23-25
• 2.3.2 HSEIR-V模型的基本再生率25-26
• 2.4 实验与结果分析26-30
• 2.4.1 参数说明26-28
• 2.4.2 病毒传播模拟结果与实际感染人数对比28-29
• 2.4.3 不同人群的感染情况29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 接触矩阵的构建31-45
• 3.1 基于个体接触的动态复杂网络31-33
• 3.2 数据说明33-34
• 3.3 数据预处理34-35
• 3.4 基于群体的接触矩阵计算35-38
• 3.5 实验与结果分析38-44
• 3.5.1 模拟数据与人.普查数据的对比38-40
• 3.5.2 基于地区和年龄的接触矩阵40-42
• 3.5.3 跨区接触矩阵42-44
• 3.6 本章小结44-45
• 第四章 疾病控制策略研究45-54
• 4.1 引言45
• 4.2 疫苗的分配45-52
• 4.2.1 疫苗覆盖度45-47
• 4.2.2 疫苗投放时间47-48
• 4.2.3 疫苗投放策略48-50
• 4.2.4 疫苗策略小结50-52
• 4.3 混合策略52-53
• 4.4 本章小结53-54
• 总结和展望54-56
• 参考文献56-60
• 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果60-61
• 致谢61-62
• 附件62

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