几类传染病模型中基本再生数的计算

通过参考大量文献,系统整理了几类经典的传染病模型,并对传染病模型基本再生数的几种导出方法做了一个综述。文中综合了传染病动力学模型的分析方法和复杂网络理论,分别从基本再生数的定义,初始时刻染病者的单调性,正平衡点的存在性,无病平衡点的局部稳定性,即通过计算基本再生矩阵或者雅克比矩阵的特征值,数值模拟,这几个角度给出了基本再生数的导出方法,并举例说明了几类主要的传染病模型,特别是网络传播模型中基本再生数的计算方法,给出了基本再生数的特点,并对基本再生数时变的情况进行了具体分析。     

复杂网络上阶段性传染病动力学分析

基于复杂网络,建立了多染病阶段的传染病动力学模型,通过对模型的动力学性态分析获得了基本再生数和最终规模。发现疾病在复杂网络中传播时,早期患者会加剧其传播。数值模拟验证了所得结论的正确性。     

三层无标度关联网络协同传播模型阈值研究

媒介传染病在中国传染病中占比较高,构成严重的公共卫生风险.因此有关媒介传染病模型的动力学行为研究受到了国内外学者的广泛关注.针对这类传染病,首先基于异质平均场理论建立了三层无标度关联网络协同传播模型;其次基于所建模型,针对各子系统恢复率均相等、至少有两个不相等两种情况,利用柯西交错定理和扰动理论分析了全局传播阈值和各孤...     

复杂网络上考虑感染媒介的SIR传播模型研究

基于复杂网络框架,将感染媒介集成到经典的SIR(Susceptible-Infected-Recovered)传播模型中研究感染媒介对传播行为的影响.利用平均场理论,分析得到了均匀拓扑和异构拓扑环境下疾病传播的临界值,发现感染媒介可以减小传播的临界值,促进疾病的大规模爆发.同时,数值仿真的结果也进一步证实了感染媒介会加剧传染病的传播和流行.     

基于社交网络结构特征的S2IR谣言传播模型

针对社交网络中的用户对谣言的抵抗能力存在差异以及用户间亲密度不同的情形,通过引入谣言信度函数与个体亲密度函数,定义体现网络结构特征的非一致接触传播率。考虑传谣者的信谣程度及传谣力度不同,基于平均场理论建立一种新的网络谣言传播动力学模型。在BA无标度网络中通过数值仿真验证了理论分析的正确性。实验结果表明,谣言在度大的节点中传播更快、范围更广;高谣言信度与用户亲密度会使谣言传播速度加快、传播范围变广;进一步探究了模型中遗忘率、辟谣率等相关参数对谣言传播的影响。对基本再生数进行敏感性分析,进而提出了控制谣言传播的建议,并对比分析了随机免疫与目标免疫两种常见免疫策略的效果;在仿真网络与真实网络中分析了网络结构对谣言传播的影响规律。     

具有出生和死亡的复合种群疾病传播动力学

研究复合种群的流行病在交通网络上的空间传播问题。通过构建一个复杂网络,网络中的节点表示一个复合种群(比如城镇),连边表示交通线路,疾病在复合种群内部均匀混合发生感染,并引入出生和死亡,由此提出了一个改进的反应扩散模型,并结合理论证明和数值模拟探讨此模型,最后发现扩散率、感染率、恢复率以及网络结构都会影响疾病再生数,而且基本再生数与全局动力学行为息息相关。     

中国汽车零部件企业竞争网拓扑结构分析

通过搜集中国汽车零部件生产企业的信息,构建了中国汽车零部件及其生产企业的信息数据库以及描述二者之间关系的二部图,在二部图的基础上转化得到了零部件企业竞争网.用复杂网络的理论和方法分析了二部图和企业竞争网的各项静态统计属性.研究发现中国汽车零部件企业竞争网的度分布服从分段指数分布,且具有较小的平均路径长度、较大的群聚系数和结构测度值,表明其是既具有小世界性,又具有无标度性的随机网络.并讨论j二部图和企业竞争网的各项统计指标所具有的现实意义.     

有向网络上流行病阈值比较和免疫分析

考虑在有向网络中的流行病阈值以及免疫措施分析的问题,利用SIS模型详细研究了有向网络上的传染病动力学行为.首先获得了一个依赖于有向网络的出度与入度分布和传染力函数的流行病阈值,接着给出了技术网络和社会网络上的流行病阈值表达式.进一步发现当传染力是一个常数时,有向网络中具有较大出度的网络类型更利于疾病传播;而当传染力与网络的出度成正比时,疾病在这两种类型的网络中的传播阈值是相同的.最后通过计算和比较3种在不同的免疫措施下有向网络的流行病阈值,得出了目标免疫明显优于随机免疫和熟人免疫,而随机免疫和熟人免疫的有效性则依赖于网络的入度分布的结论.     

现实复杂情形下的SIRS型传染病模型及其控制策略

研究现实复杂情形下(包含非线性传染率、有隔离措施、群外个体迁入、生育与死亡以及疾病可水平和垂直传播等)的SIRS型传染病模型。首先证明该传染病模型的无病平衡点与地方病平衡点的唯一存在性及渐近稳定性;然后从基本再生数以及折衷考虑人道主义、救治代价与疾病控制效果的原则,针对流行于人类的传染病,提出优先隔离染病个体、提高疾病治愈率以及控制传染病垂直传播的传染病综合控制策略;最后,数值仿真验证了模型的稳态特性以及综合控制策略的有效性。     

考虑交通流量的复杂网络病毒传播行为研究

研究网络交通流量对病毒传播行为的影响,基于平均场理论,提出一种新的susceptible-infected(SI)传播模型.理论分析表明,随着网络交通流量的增大,病毒在网络中的传播速率明显增加,从而显著增强了病毒爆发的危险性.研究还发现,均匀网络中病毒爆发的时间尺度与节点平均算法介数的倒数成正比;无标度网络中病毒爆发的时间尺度则正比于节点算法介数分布的1、2阶矩之比;此外,病毒在无标度网络上的传播动力学行为不具有明显的层次性,这显然与以往有关SI传播模型的研究不同.通过数值仿真对理论分析进行了验证.     

两层星型网络上的传染病建模和控制

为了研究传染病在星型耦合网络上的传播规律,在两层星型网络上建立了一个新的有效度传染病模型,其网络结构对应由两个中心城市与周边县城构成的交通系统(忽略县城相互连接)。利用下一代生成矩阵计算模型的传播阈值,并数值分析影响阈值的主要因素。接着讨论切断传播途径和免疫易感人群等控制策略所对应的阈值变化。研究发现切断边界与中心的传播途径以及免疫中心节点对降低发病率最有效。结果可为传染病动力学的建模分析和疾病控制提供理论参考。     

R&D网络风险相继传播模型构建及仿真

基于风险矩阵和风险来源两个维度识别出R&D网络的不同风险类型. 从节点风险负荷、风险阈值和失效节点如何影响邻居节点三个方面入手，构建了R&D网络风险相继传播的动力学模型，并对该理论模型进行了仿真. 仿真结果发现风险相继传播过程可在短时间内迅速完成，R&D网络的抗风险能力与各节点企业风险阈值分布的平均程度正相关，而与网络平均度无关，外源性风险比内源性风险对网络的破坏力更大，度大袭击与随机袭击比度小袭击更易于导致网络崩溃. 该研究成果对提高R&D网络的抗风险能力、保持其健康持续发展具有重要启示.     

面向应急管理的大图重要节点中介度高效近似计算方法

社交网络中的重要节点对于信息的传播效率有着至关重要的作用,也是近年来的研究热点问题.同时,随着新媒体时代手机、微博、微信等新兴媒介日益变快的信息传播速度,政府部门和企业已经逐渐认识到通过识别社交网络中的重要节点对于管理和控制社交网络中的信息传播,在面向应急的非常规突发事件数据获取与分析中,有着举足轻重的作用.新媒体时代也扩展了人们社会活动的信息容量与交换速度,以MapReduce为代表的分布式计算系统在应急管理的大规模社交网络数据分析中也变得越来越普遍.为了便于应急管理中的信息传播控制,针对应急管理中大规模社交网络图上重要节点识别的关键问题,本文提出了一种新颖的基于轴节点选择策略的大图重要节点中介度近似计算方法和原型系统,并通过模拟数据和真实数据(包含一个连续六个月的真实社交网络数据集)进行了验证.实验结果表明,该方法能非常有效地找出社交网络上的重要节点,对于应急管理中的信息传播控制有着重要的作用.     

社团结构网络环境下SIS病毒传播建模与分析

考虑许多现实网络具有社团结构,通过引入模块化系数,并在该系数合理范围控制下基于随机网络生成社团网络模型以模拟现实社会网络。通过平均场方法研究网络上的病毒传播动力学行为,推导传播阈值表达式,并用蒙特卡罗仿真加以验证。研究表明:社团结构的存在使得网络度分布发生变化,即社团结构越强,度分布越宽;同时,社团结构越强,病毒越易爆发;另外,传染率远大于阈值时,不同强度的社团结构网络的传播规模趋于一致,即网络结构对传播规模影响不大。     

网络结构对谣言传播的影响

在分析战时谣言传播心理学机制的基础上,将谣言传播人群划分为三类,通过设计个体的交互规则,利用度分布来描述个体间的交互结构,建立了复杂网络谣言传播的新模型.并从理论推导和计算机仿真两个角度分析了网络结构与谣言传播效果之间的关系,结果表明:1)网络平均度分布越大,异质性越高,越有利于谣言传播;2)谣言在社区结构网络传播时会出现震荡行为.     

小世界网络V.S.均匀混合网络中的SIRS型传染病模型

在现实复杂情形下(包含非线性传染率、有隔离措施、群外个体迁入、生育与死亡以及疾病可水平和垂直传播等),比较研究小世界网络中的SIRS型传染病模型与均匀混合SIRS型传染病模型的疾病动态传播行为,以及相同疾病控制策略在两种传染病模型上的效果。数值仿真研究发现:1)动态行为特征仅与模型参数有关的均匀混合SIRS型传染病模型不能准确刻画小世界网络中的传染病传播行为。2)源于均匀混合SIRS型传染病模型的控制策略(如强化隔离染病个体、限制易感群体迁入、提高染病个体死亡率以及控制疾病垂直传播等)适用于控制小世界网络中的传染病,但效果有显著差异。3)小世界网络中的SIRS型传染病的控制策略中,存在一个最佳的染病个体死亡率阈值。     

新个体的加入及初始条件对疾病传播的影响

用复杂网络理论构建人群关系网,采用随机差分方程组等价描述SIS模型与SIR模型的疾病传播过程,通过方程组,理论上得到了某些一般性结论。然后讨论了由于新个体加入使网络变复杂的传播情况,通过仿真发现,新加个体的重要度及人群关系网的拓扑结构对疾病传播过程有影响。此外,研究了SIR模型中不同初始感染个体对疾病传播的影响,当初始个体是随机选取或来自不同k-center时,传播过程有明显的不同。而且对个体数目及平均度相同的网络,在相同条件下,网络的深度越小,感染的人数越多。     

一种新的混沌序列随机性刻画及提高方法

通过定义混沌序列中元素之间的邻接关系,提出了一种基于网络邻接图的方法来刻画此序列的随机性.通过数值模拟发现此方法具有很好的有效性,且与传统的Lyapunov指数判别法相一致,尤其在Lyapunov指数难以求得的情况下,此方法具有很好的参照性.通过考察网络邻接图的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现混沌序列的网络邻接图是无标度网络,并且具有明显的小世界特性.利用网络邻接图的无标度性,适当减少网络邻接图中为数不多的度大的点可以有效提高混沌序列的随机性.     

二维平面异质小世界网络上的囚徒博弈

探讨了基于二维网格构建的异质小世界网络上的演化囚徒博弈,研究了该网络结构的异质性对合作水平的影响.研究发现,网络中异质节点和长程边数在中等水平时,网络的合作水平最高,过多和过少的异质节点和长程边数均不能使合作水平达到最高.此外,不同于同质网络,在特定的条件下,异质网络平均连接度的增加仍然会促进合作水平的提高.     

基于广义混合图的弱节点对等覆盖网络结构

针对弱节点无线网络应用环境中节点处理能力受限及网络链路稳定性低的约束条件,提出一种基于广义混合图的常数度对等覆盖拓扑Hyperlink-deBruijn(HD)网络。通过嵌入超立方连接的deBruijn图构建静态HD混合图,证明其在较低的固定节点度下同时具有最优网络直径和短容错路由长度。HD网络是静态HD图到动态网络的广义化扩展,通过理论分析和实验表明,HD网络能够保持静态HD图的基本性能特征,满足节点连接受限的约束条件;并具有容纳多点失效的高效容错寻路能力,应对网络链路不稳定性的要求;且近似传统最优直径网络,保持良好的网络性能。