基于移动行为的流行病传播模型研究

发布时间：2020-12-06 21:11

　　流行病的大肆传播对个人健康、国家经济和社会稳定都有严重的影响,所以研究流行病的传播机制、预防潜在流行病的爆发以及制定科学有效的控制措施具有重要的现实意义。个体移动及交流行为对流行病的传播有着较大影响,本文重点是运用复杂网络分析方法研究人类移动及交流行为是如何影响流行病传播阈值及传播规模的。通过构建符合实际的流行病传播网络模型,解析分析传播阈值,并运用数值仿真的方法,探讨了人类移动及交流行为与流行病传播之间的相互作用机制。首先鉴于区域间的距离对个体的移动行为有较大的影响,基于个体的移动行为,建立了个体移动与传染病传播的耦合动力学模型。根据下一代矩阵方法,理论解析出传染病传播模型的基本可再生数。研究结果表明,随着通勤水平的提高,感染者密度达到稳定的时间越久,且在特定的观测时间点,各区域感染者密度大小之间的差异较大,但是当时间充分大时,所有区域的感染者密度几乎相同;此外只要存在个体的流动,那么初始感染率的不同只能加快或推迟传染病爆发的时间,而对最终传染病传播规模的影响甚微。然后基于现实中个体活动与传播能力的差异性,在活动驱动网络中建立了一类新的考虑个体传播能力的传染病传播模型。理论推导出此类... 

【文章来源】：江苏大学江苏省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

几种规则网络:（a）全局耦合网络;（b）最近邻耦合网络;（c）星形网络Fig.2.1:Severalregularnetworks:(a)globallycouplednetwork;(b)nearestneighborcoupled

2( 1)2( 1)NLN N (2.7)当N 时， L 2。网络的聚类系数为：N1CN (2.8)当N 时， C 1。2.3.2 随机网络随机网络模型最早是由 Erd s 和 Rényi (ER) 提出并研究的，他们是用概率统计方法研究随机图统计特征的创始人。该网络模型先是只给定 N 个节点，没有连边，然后以概率 p 用边连接任意一对节点（2( 1)npN N ，其中n是总边数，要小于最大可能连边数( 1)2N N ），用这样的方法产生一个随机网络。其形成过程如图 2.2 所示。

基于移动行为的流行病传播模型研究于规则和随机之间的复杂网络模型。小世界网络模型的构造过程为：①开始是一个具有 N 个节点的一维网络，网络的节点与其最近的邻节点和次邻节点相连接（即是一个含 N 个节点的最近邻耦合网络）。②每条边以概率 p 重新随机化连接。约束条件为节点间无重边，无自环（每个节点不能与自身连接）。其形成过程如图 2.3 所示。其中图 2.3.b 是小世界网络。

【参考文献】：
期刊论文
[1]异质网络上几类传染病模型及其全局动力学分析[J]. 孙中飞,陈姗姗,祝光湖,傅新楚.  应用数学与计算数学学报. 2016(02)
[2]签到行为的可预测性及影响因素分析[J]. 卢扬,樊超,韩筱璞,荣智海.  电子科技大学学报. 2015(02)
[3]人类行为时空特性的统计力学[J]. 周涛,韩筱璞,闫小勇,杨紫陌,赵志丹,汪秉宏.  电子科技大学学报. 2013(04)

博士论文
[1]带有传染病的捕食—被捕食模型[D]. 高旭彬.大连理工大学 2015



本文编号：2902036