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人類行為模式對流行病傳播影響的研究

發(fā)布時間:2017-08-24 03:34

  本文關(guān)鍵詞:人類行為模式對流行病傳播影響的研究


  更多相關(guān)文章: 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 博弈理論 流行病 人類行為


【摘要】:人類移動行為模式和心理行為模式對流行病傳播有很大地影響。根據(jù)人類行為模式,構(gòu)建符合實際的流行病傳播模型,提出遏制流行病傳播的方案是目前網(wǎng)絡(luò)傳播學(xué)研究亟待解決的問題。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和博弈理論,通過分析流行病傳播動力學(xué)特征,本文研究了人類行為模式是如何影響流行病傳播的;诰W(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的變化及個體的避規(guī)心理,文章的第三章至第六章研究了人類移動行為和心理行為對流行病傳播的影響。首先我們研究了二分網(wǎng)絡(luò)中個體的風(fēng)險意識對病毒傳播的影響;趯嶋H情況,考慮一些特殊的疾病只會在不同類型的個體間傳播,運用二分網(wǎng)絡(luò)模型研究了這類疾病傳播動力學(xué)行為。考慮到個體的風(fēng)險意識,基于平均場方法,理論計算出了疾病傳播閾值。結(jié)果表明隨著個體風(fēng)險意識的提高,疾病傳播的范圍將會越來越小。然后研究了度依存?zhèn)鞑ヂ氏掠凶儺惖牧餍胁鞑ツP?紤]不同感染節(jié)點傳播率的差異,我們研究了有病毒變異的流行病傳播模型;谄骄鶊隼碚,理論計算出了BA無標度網(wǎng)絡(luò)和ER隨機網(wǎng)絡(luò)中流行病傳播閾值。接下來研究了有模塊的活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中流行病傳播。首先我們研究了SIS流行病傳播模型。通過理論推導(dǎo),我們得出了有模塊的活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中流行病傳播閾值。結(jié)果表明,流行病傳播閾值僅僅與節(jié)點的活化性和活化節(jié)點每一時間步連接的節(jié)點數(shù)目有關(guān),而與社團內(nèi)節(jié)點間的連接方式無關(guān)。然后我們研究了感染驅(qū)動免疫模型,結(jié)果表明隨著個體敏感性的增加,感染者密度將會減少,免疫者密度將會增加。感染驅(qū)動免疫有助于控制流行病傳播。最后研究了活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中異質(zhì)感染率對流行病傳播的影響。我們提出了一個新的個體活化性與傳播率相關(guān)的流行病傳播模型;谄骄鶊龇椒,獲得了在活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中流行病傳播的閾值。同時,我們理論計算出了在不同的免疫措施下的流行病傳播閾值;诜抡娼Y(jié)果,如果個體患病概率與其活化性有較強的相關(guān)性,那么網(wǎng)絡(luò)中總的被感染人數(shù)將會降低。然而,當(dāng)個體患病概率與其活化性的相關(guān)性較小,那么網(wǎng)絡(luò)中總的被感染人數(shù)將會增加。此外,通過比較隨機免疫和目標免疫得出,免疫那些活化性較高的個體是一個有效地控制流行病傳播的措施;诓┺乃枷牒蛡體免疫行為,文章的第七章至第九章研究了人類心理行為對流行病傳播的影響。首先我們分析了資源有限下可視性對個體行為的影響。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的角度分析并比較了在資源有限下,可視性對個體間合作的影響。合作能夠給整個種群帶來利益,因此隨著個體間博弈次數(shù)的增加,在任何的網(wǎng)絡(luò)連接方式下都會有較多的個體愿意采取合作措施。然而,在不同的初始可視性水平下,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對個體是否愿意合作有顯著的影響。在相對均勻的網(wǎng)絡(luò)中,合作者密度會隨著初始可視性程度的增加而增加;然而,在非均勻網(wǎng)絡(luò)中,合作者密度會隨著初始可視性程度的增加而減小。此外,相對均勻的網(wǎng)絡(luò)中個體的平均收益大于非均勻網(wǎng)絡(luò)中個體的平均收益。格子網(wǎng)絡(luò)中可視個體的平均收益大于非可視個體的平均收益,而BA無標度網(wǎng)絡(luò)中可視個體與不可視個體的平均收益幾乎相同。個體的周圍環(huán)境優(yōu)越時,個體更傾向于背叛。接下來我們研究了記憶和從眾心理對個體免疫的影響。通過研究表明,隨機網(wǎng)絡(luò)中“搭便車”者的密度比無標度網(wǎng)絡(luò)較多,而且隨機網(wǎng)絡(luò)中個體總收益多于無標度網(wǎng)絡(luò)中個體的總收益。比對ER隨機網(wǎng)絡(luò),BA無標度網(wǎng)絡(luò)中的個體對免疫收益的反應(yīng)較為迅速且免疫密度幅度變化較大。在從眾因子較小時,強的記憶衰變因子對個體免疫有促進作用,但當(dāng)從眾因子較大的時候,記憶因子對個體免疫有抑制作用。當(dāng)個體過多的考慮其他鄰居的收益來決定是否免疫時,如果個體記住自己以往的收益越長久,那么此個體就更愿意免疫。結(jié)果表明加強醫(yī)療保障體系、降低免疫成本,是抑制流行病大規(guī)模傳播的一個有效地方法。適當(dāng)?shù)倪x擇偏好和從眾因子,即不能過多的相信其他個體,同時也不能完全的按照自己的思想武斷的進行判斷是否免疫,能夠有效地誘導(dǎo)個體免疫。最后研究了有親密度的修正活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中免疫演化。我們引入了“親密度”概念,用來描述個體與已連接過個體連接的傾向程度。首先在不考慮個體免疫的情況下,隨著感染率與恢復(fù)率比值的增加,整個群體中的感染者密度將會逐漸的增加。然而當(dāng)考慮個體會采取免疫手段時,免疫人數(shù)隨著親密度的增加而減少。感染者密度是隨著感染率與恢復(fù)率比值的增加先增加而后減小。因此親密度有利于弱化流行病和信息傳播的作用。為了研究個體活化性與個體免疫率和感染率的關(guān)系,我們設(shè)置了兩個用來表示不同活化性的個體在面對疾病和周圍環(huán)境時對待風(fēng)險態(tài)度的變量。結(jié)果表明隨著節(jié)點活化性的增加,節(jié)點的感染頻率越大。免疫成本對不同活化性個體是否免疫的影響比親密度的影響小。此外,隨著感染率與恢復(fù)率比值的變大,整個網(wǎng)絡(luò)中個體被感染的頻率減小,而整個網(wǎng)絡(luò)中個體打育苗的頻率變大。
【關(guān)鍵詞】:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 博弈理論 流行病 人類行為
【學(xué)位授予單位】:江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:R181.3
【目錄】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-13
  • 第一章 緒論13-20
  • 1.1 研究背景13-15
  • 1.2 現(xiàn)狀及意義15-17
  • 1.2.1 研究現(xiàn)狀15-17
  • 1.2.2 研究意義17
  • 1.3 研究內(nèi)容17-20
  • 第二章 基本理論和基本概念20-33
  • 2.1 引言20-21
  • 2.2 圖的基本概念21-22
  • 2.3 幾種典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型22-25
  • 2.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計特性25-29
  • 2.4.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的度分布和累積度分布25-26
  • 2.4.2 點權(quán)26-27
  • 2.4.3 最短路徑、平均路徑、網(wǎng)絡(luò)效率和介數(shù)27-28
  • 2.4.4 社團結(jié)構(gòu)28
  • 2.4.5 集聚系數(shù)28-29
  • 2.4.6 K核分解29
  • 2.5 博弈理論29-30
  • 2.5.1 幾類典型的博弈29-30
  • 2.5.2 納什均衡30
  • 2.6 流行病傳播模型30-32
  • 2.6.1 流行病傳播基本分類30-31
  • 2.6.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的流行病傳播31-32
  • 2.7 本章小結(jié)32-33
  • 第三章 二分網(wǎng)絡(luò)中個體的風(fēng)險意識對病毒傳播的影響33-40
  • 3.1 引言33-34
  • 3.2 二分網(wǎng)絡(luò)中疾病傳播模型34-36
  • 3.3 仿真結(jié)果36-39
  • 3.4 本章小結(jié)39-40
  • 第四章 度依存?zhèn)鞑ヂ氏虏《咀儺惸P脱芯?/span>40-51
  • 4.1 引言40
  • 4.2 可變異的流行病傳播模型40-44
  • 4.2.1 異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中流行病傳播動力學(xué)分析41-43
  • 4.2.2 同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中流行病傳播動力學(xué)分析43-44
  • 4.3 數(shù)值模擬及討論44-49
  • 4.4 本章小結(jié)49-51
  • 第五章 有模塊的活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中流行病傳播的研究51-61
  • 5.1 引言51
  • 5.2 活動驅(qū)動的模塊網(wǎng)絡(luò)模型51-52
  • 5.3 流行病傳播模型52-60
  • 5.3.1 SIS模型52-56
  • 5.3.2 SIRV模型56-60
  • 5.4 本章小結(jié)60-61
  • 第六章 活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中異質(zhì)感染率對流行病傳播的影響61-69
  • 6.1 引言61
  • 6.2 流行病傳播模型61-63
  • 6.3 活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中的免疫63-65
  • 6.3.1 隨機免疫(RI)63-64
  • 6.3.2 目標免疫(AI)64-65
  • 6.4 仿真結(jié)果65-68
  • 6.5 本章小結(jié)68-69
  • 第七章 資源有限下可視性對個體行為的影響69-79
  • 7.1 引言69
  • 7.2 囚徒困境博弈模型69-71
  • 7.3 仿真結(jié)果71-78
  • 7.4 本章小結(jié)78-79
  • 第八章 記憶和從眾心理對個體免疫的影響79-88
  • 8.1 引言79
  • 8.2 模型描述79-81
  • 8.3 仿真結(jié)果及討論81-87
  • 8.4 本章小結(jié)87-88
  • 第九章 有親密度的修正活動驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中免疫演化88-97
  • 9.1 引言88
  • 9.2 流行病傳播模型88-89
  • 9.3 免疫博弈演化89-90
  • 9.4 仿真結(jié)果90-96
  • 9.5 本章小結(jié)96-97
  • 第十章 總結(jié)與展望97-100
  • 10.1 總結(jié)97-98
  • 10.2 展望98-100
  • 參考文獻100-109
  • 致謝109-110
  • 附錄A110-117
  • 附錄B117-125
  • 博士期間發(fā)表的論文與參加的科研項目125-127
  • 1 發(fā)表的文章125-126
  • 2 科研項目126-127
  • 3 獲得的獎勵127

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 周濤;韓筱璞;閆小勇;楊紫陌;趙志丹;汪秉宏;;人類行為時空特性的統(tǒng)計力學(xué)[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2013年04期

2 任卓明;劉建國;邵鳳;胡兆龍;郭強;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中最小K-核節(jié)點的傳播能力分析[J];物理學(xué)報;2013年10期

3 呂天陽;謝文艷;鄭緯民;樸秀峰;;加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團的評價指標及其發(fā)現(xiàn)算法分析[J];物理學(xué)報;2012年21期

4 樊超;郭進利;韓筱璞;汪秉宏;;人類行為動力學(xué)研究綜述[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2011年02期

5 閆小勇;;人類個體出行行為的統(tǒng)計實證[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2011年02期

6 韓筱璞;汪秉宏;周濤;;人類行為動力學(xué)研究[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2010年Z1期

7 汪秉宏;韓筱璞;;人類行為的動力學(xué)與統(tǒng)計力學(xué)研究[J];物理;2010年01期

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本文編號:728970

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