基于复杂网络的邮件病毒的传播模型

本文以电子邮件病毒为例,通过构建改进的SEIR病毒传播模型,并结合更符合实际的复杂网络与人际关系对病毒的传播特性进行深入研究,从用户的主观与客观等多种角度研究了有效控制病毒在网络中快速传播的方式.理论分析及仿真实验表明,通过对实际生活中某些参数的控制,能有效遏制邮件病毒在网络中的传播.

基于SEIR的新冠肺炎传播模型及拐点预测分析

新型冠状病毒肺炎疫情对全国造成了严重影响,社会经济生活受到了极大干扰。该文基于复杂网络理论建立了带有潜伏期的COVID-19流行病SEIR动力学模型,通过设定了3种不同病毒潜伏期情景,依据国家及部分地区疫情数据,针对不同情景对模型参数进行仿真分析,对3种情形下的疫情拐点进行了预测。结果表明,模型分析与疫情发展的真实表现基本吻合。最后提出了加强疫情防控的对策建议,对精准做好疫情防控具有较好的指导作用。

手机病毒传播模型仿真研究

在复杂网络经典传播模型的基础上,针对短信网络的小世界特征,建立了手机病毒在短信网络内传播的M-SEIR模型,并以此为基础研究了用户预免疫、病毒变异以及短信网络内的局部社团结构对手机病毒传播的影响,进而有针对性地提出了有效防治手机病毒传播的方法。

COVID-19在公交网络传播模型及防疫策略有效性分析

城市公交系统是空气传播型病毒进行人际传播的重要潜在空间,研究病毒在公交系统中的传播,能精确的指导公交防疫策略的制定。基于双层公交网络模型,耦合出行规则和SEIR模型建立了公交网络传播模型,以某虚拟的区域空间和公交线网为背景,根据双层网络模型的特点,分析了公交车上及公交站点病毒传播的过程,制定宏观和微观2种防疫策略并分析效果。研究发现,公交出行会导致病毒大范围传播,公交车上和公交站点是最重要的传播环节。对公交防疫策略效果的分析中,宏观控制策略的切断公交线路比例φ_(1)>0.5或者停运公交站点比例φ_(2)>0.4时,最终免疫人群比例会下降至0.3以下。微观调节策略则需要同时调整发车间隔t_(d)<4且满载率α<50%,则最终免疫人群比例小于0.4,防控效果最显著。

城市级新冠肺炎(COVID-19)疫情预测和仿真模型

传染病的传播分析对于社会公共安全与城市管理有着重要的意义.针对此次新冠肺炎(COVID-19)疫情的传播,构建了一个城市级结构化疫情预测和仿真模型.该模型基于最新的传染病动力学理论,综合地理信息网络,将易感者、潜伏者、感染者和康复者(SEIR)模型与社会网络模型相结合,对预测区域进行多层级划分;宏观上使用二分网络模拟公共设施与社区节点的关系;微观上使用改进的SEIR模型模拟节点内部的传染情况;节点间使用智能体追踪个体的传播过程.采用国家卫生健康委员会公开的2020年武汉市与北京市疫情确诊及治愈病例数进行对比实验,结果表明,所提模型在疫情仿真上更灵活,预测结果更准确,并能直观地体现不同人群的分布情况和流动趋势.