Asymptotic Behavior of a Stochastic SIRS Model with Non-linear Incidence and Levy Jumps

A stochastic susceptible-infective-recovered-susceptible( SIRS) model with non-linear incidence and Levy jumps was considered. Under certain conditions, the SIRS had a global positive solution. The stochastically ultimate boundedness of the solution of the model was obtained by using the method of Lyapunov function and the generalized Ito's formula. At last,asymptotic behaviors of the solution were discussed according to the value of R0. If R0< 1,the solution of the model oscillates around a steady state, which is the diseases free equilibrium of the corresponding deterministic model,and if R0> 1,it fluctuates around the endemic equilibrium of the deterministic model.

基于复合种群SIR模型的应急防疫物资仓库选址

为提高对疫情的应急响应与控制水平,研究应急防疫物资储备仓库选址方法。首先,综合考虑城市网络中人口及城市间的人流量因素,利用复合种群SIR模型预测应急防疫物资需求量,并以2017年华北地区城市流感数据验证预测准确性;然后,通过栅格化选址区域生成初始解空间,以时效性优先为原则,构建基于P中值模型的大规模区域内储备仓库选址模型,并以加权运输距离最小为目标,设计结合重心法的精英保留遗传算法求解模型;最后,以华北地区防疫物资仓库建设为试验案例,使用真实运输距离数据验证模型和算法的有效性。结果表明:在大规模区域内仓库候选位置未知的情况下,该模型和求解算法能够保证选址方案的合理性和计算敏捷性,在仓库数量有限的条件下满足疫情爆发时的应急防疫物资供应需求。

Extinction and Stationary Distribution of a Stochastic SIR Epidemic Model with Jumps

A stochastic susceptible-infective-recovered(SIR)epidemic model with jumps was considered.The contributions of this paper are as follows.(1) The stochastic differential equation(SDE)associated with the model has a unique global positive solution;(2) the results reveal that the solution of this epidemic model will be stochastically ultimately bounded,and the non-linear SDE admits a unique stationary distribution under certain parametric conditions;(3) the coefficients play an important role in the extinction of the diseases.

基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法

复杂网络中关键节点的精准识别对于网络结构稳定和信息传播起着至关重要的作用。传统K-shell方法仅通过节点在网络中所处位置对节点的重要性进行评估,导致区分度不高。基于此,综合考虑了节点的全局信息和局部信息对节点重要性的影响,提出一种基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法。该方法通过节点邻域Ks值定义节点的熵,从而反映邻居节点的K-shell分布特征。通过11个网络数据集上的仿真实验,验证了所提方法能够更准确地识别并区分复杂网络中的关键节点。

改进的SIR计算机病毒传播模型

通过分析已有网络病毒模型的不足,结合现实情况,根据生物学中的传染病模型提出了一种改进的具有预先免疫措施的SIR计算机病毒传播模型,该模型充分考虑了网络中节点数量变化对病毒传播的影响。此外,利用微分方程理论分析了模型的动力学行为。数值模拟结果表明,提高预先免疫率和控制节点流动可以有效控制病毒在网络中的传播。

股市中危机传播的SIR模型及其仿真

选择上市公司的大股东信息,建立了上市公司及其大股东间的持股关联网络.考虑到上市公司与股东间因为资金流减小或资金链断裂而相互影响所导致的危机在网络中的传播行为,推导出股市中危机传播的SIR模型的计算方法.继而对网络出现随机故障和遇到蓄意攻击时,危机在网络中的传播过程进行仿真分析.研究表明:当网络中的大型上市公司或控股集团(Hub节点)被蓄意攻击或出现故障时,危机在网络中传播速度极快,造成的破坏力很大,网络表现出明显的脆弱性,从而容易产生多米诺骨牌效应.该方法为未来对经济危机的传播机理的深入研究提供了一个可供借鉴的方法.

一类具有个体差异性和非近邻传播特性的SIRS计算机病毒传播模型

已有的SIRS模型认为感染个体被治愈后具有免疫能力,没有考虑个体之间的差异性以及实际节点之间的拓扑关系划分的不确定性。针对上述的不足,结合实际网络传播情况,分别引入直接免疫概率α、被治愈但不具有免疫力的概率μ2以及非相邻节点感染概率β1。提出一类具有个体差异性和非近邻传播特性的SIRS模型,该模型充分考虑了网络中节点在病毒免疫过程中存在的差异性以及非近邻传播特性对病毒传播的影响。数值模拟得到的结果和理论分析表明,通过增加网络中的直接免疫强度以及抑制非近邻传播的发生能够有效控制病毒的传播。

基于两阶段免疫接种的SIRS计算机病毒传播模型

针对现有的带有免疫接种策略的病毒传播模型的不足,根据生物学中的传染病模型提出了带有阶段免疫接种特点的SIRS计算机病毒传播模型。该模型充分考虑了在达到感染阈值时免疫接种概率的变化对于病毒传播的影响。此外,利用动力学稳定性理论分析并证明了病毒平衡点的存在和稳定条件。数值仿真结果表明,提高免疫接种率和设定适当的感染阈值可以有效控制计算机病毒在网络中的传播。

动态同质网络上的SIR谣言传播模型

针对谣言传播过程中出现感染节点移出系统的问题,改进经典SIR谣言传播模型的归一化条件,提出一种动态同质网络上的SIR谣言传播模型。首先根据谣言的传播规则,采用平均场理论建立同质网络上的谣言传播动力学方程组;然后理论分析了谣言传播过程的稳定状态和感染峰值;最后通过数值仿真研究感染率、免疫率、真实免疫系数及网络平均度对谣言传播过程的影响。研究结果表明,与经典SIR谣言传播模型相比,感染节点移出网络降低了谣言传播的稳态值,感染峰值出现小幅度增大。研究还发现感染概率增大、免疫概率减小,均会使谣言感染峰值增大;真实免疫系数增大,免疫节点稳态值增大。此外,网络平均度对谣言传播稳态没有影响,平均度越大感染峰值到达时间越早。研究结果将SIR传播模型的应用范围由封闭系统拓展到非封闭系统,为制定谣言预防措施提供指导理论和数值支撑。

基于SIR模型的机动车内传染病传播研究

为控制传染病在机动车内的传播,利用传染病传播模型,研究车内传染病的传播机制和影响因素。基于传染病动力学理论,结合机动车(以公交车和小型私家车为例)的行驶特点和传播环境,针对新冠病毒(COVID-19)的传播方式,在引入病毒传播密度概念的基础上,建立公交车和小型私家车内的传染病SIR传播模型,完成不同行驶条件下的车内传播模型数值模拟仿真分析。研究结果表明:在疫情防控期间,缩短行车时间、减少车内人员交换频率、加强车内的通风和消毒、根据防控大环境适当选择公交车和私家车出行均可以对车内病毒的传播起到抑制作用。

基于改进SIR模型的反转事件舆情传播控制研究

为识别恶性新闻反转事件中谣言的传播规律和更有针对性地制定引导决策,提出了一种模拟病毒信息传播的短期预测模型。改进了传统SIR(susceptible infected removed)模型,解决了以往与SD(systems dynamics)模型结合时受限于马尔可夫链而导致转化率固定单一的问题,且以“哮喘女童”事件为例,进行了数据验证。结果表明,模型不仅能有效模拟单次反转事件中的舆情传播危机,分析往期事件处理满意度、官方信息透明度和政府响应时间等控制因素对事件走向的影响,并且能够复现出传统模型中不易看到的传播特征。

城市拥塞环境下交通事故风险传播及控制研究

为了解城市拥塞环境下交通事故风险因子间的逻辑相互作用以及事故风险传播,提升拥塞环境下风险控制能力,依据拥塞实际调查数据,首先对交通拥塞环境下的事故风险形成及传播过程机理进行分析,以交通冲突量化事故风险水平,标定对于每次交通冲突起绝对作用的一个或几个风险因子。基于复杂网络理论,最终筛选35个风险因子作为网络节点,将拥塞环境形成到消散过程分为9个时间区间,构造风险时间序列,应用Pearson相关性和Granger因果检验相结合的方法构建交通事故风险传播有向网络;引入节点重要度Ki概念,对选取的可人为干预节点改进感染率β′和恢复率λ′,构建一种适用于城市拥塞环境下交通事故风险传播的改进SIR模型。结果表明,对中央分隔带设置、交通信息发布、路面状况、驾驶员路内不规范停车风险节点控制后,感染节点峰值下降23.37%;对考虑节点重要度Ki的4个风险节点控制后,感染节点峰值下降达43.43%,交通事故风险传播规模抑制明显。

交通管控对新冠疫情传播的影响分析——以厦门市为例

为研究交通管控措施对新冠疫情传播的影响,以厦门市2021年9月份出现的疫情为例,对各项交通管控措施下的疫情传播趋势进行分析,并讨论不同交通管控措施对疫情的阻断效果。以经典易感者-潜伏者-感染者-康复者(susceptible-exposed-infected-removed,SEIR)传染病模型为基础,建立有人口迁入迁出的SEIR模型和有交通限制的SEIR模型,并以误差最小为目标通过粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法计算出更符合疫情实际的最优参数。将改进的有交通限制的SEIR模型与最优参数相结合模拟出不同交通管控措施下疫情的传播趋势并进行分析。结果表明:根据最优参数拟合出的疫情传播趋势与实际疫情传播趋势较为一致,且不同交通管控措施对疫情的阻断效果存在差异;及时实施限制人口迁入迁出措施可使疫情达到高峰的时间提前,及时实施限制市内交通出行措施可使感染人数峰值降低,综合并及时实施各项交通管控措施对疫情阻断的效果最为明显。因此,在疫情来临时,越及时实施综合交通管控措施对疫情的阻断就越有效。

复杂网络上病毒传播的元胞自动机模拟

针对病毒在复杂网络拓扑结构中传播行为的多样性特点,运用元胞自动机模拟病毒传播过程,并采用"易染-感染-免疫"模型和"易染-感染-易染"模型构造元胞自动机模拟方法。实验结果表明,该自动机模型能较好地模拟复杂网络中病毒的传播过程。

多操作系统异构网络的病毒传播模型和安全性能优化策略

针对蠕虫病毒通常只能感染特定操作系统的特点,该文研究了多操作系统异构网络中的病毒传播规律及安全性能优化策略。首先,考虑多数病毒仅限在同种操作系统之间的链路中传播,在SIRS病毒传播模型中引入异构边比例参数,通过系统平衡点求解和基本再生数分析,研究异构边对单系统病毒传播和网络安全性能的影响。其次,按照动态目标防御思想和技术,设计了非异构边随机中断、非异构边随机重连和单操作系统节点随机跳变3种网络安全优化策略,分析了3种策略下异构边比例和基本再生数的变化及其对网络安全性能的影响。最后仿真验证了病毒传播模型的正确性和3种策略的网络安全性能优化效果,同随机中断和随机隔离策略对比,分析其对网络安全性能和网络业务承载能力的影响。

基于参数反演的网络舆情传播趋势预测——以新浪微博为例

针对现有的舆情传播模型研究与实际舆情数据结合较少以及难以从舆情大数据中挖掘舆情传播内在规律的问题,提出一种基于实际网络舆情大数据采用神经网络的舆情传播模型参数反演算法。改进经典SIR传染病传播模型,构建一种网络舆情传播模型,基于该模型对实际案例进行参数反演,预测网络舆情的后续传播趋势,并与马尔可夫预测模型对比,所提算法可以精确预测舆情的具体热度值。实验结果表明,所提算法在预测性能上具有一定的优越性,可以用于网络突发事件传播的数据拟合、过程模拟和趋势预测。

未感染概率为一般函数的离散S-I-R模型(英文)

研究了一个离散S-I-R传染病模型,其中未感染概率为关于被感染人群的一般函数.建立了模型的基本再生数,得到了平衡点的存在性和稳定性只依赖于此再生数.此外,还得到了系统一致持久和全局渐近稳定的条件.模型的数学结论表明种群密集是疾病传播的原因,提高医疗技术有利于疾病控制.

基于转发行为影响因素的SCIR信息传播模型

在线社交网络上信息传播模型的构建和信息传播规律的研究,对于抑制恶意信息传播,加强网络舆论监管力度具有重要意义。通过对热点网络事件的分析,在传统SIR模型基础上加入一类新节点,建立信息传播SCIR模型。以用户交互关系和转发行为影响因素为分析基点,对转发行为相关的5个特征量做出具体分析与算法描述。通过流行病动力学演化方程实现信息传播过程的理论分析,采用不同网络中SIR模型和SCIR模型进行差异性分析。实验结果表明,相对SIR模型,SCIR模型具有更好的稳定性与信息传播覆盖性。

基于干扰相似度的多话题演化模型

当前演化模型研究中,主要是单一话题在网络中的传播,较少考虑多话题之间的相互影响因素。在SIR模型的基础上提出了基于干扰相似度的多话题演化模型,该模型中的干扰是通过话题相似度对传播概率的影响来表征的。仿真结果表明,在临界值以内,正负两种趋向的话题相似度分别对话题演化的进程起到加强或阻碍作用,作用程度随着被干扰节点的度而变化,分别表现为正向相似度下的演化一致性和负向相似度下的演化分离性。超过临界值时,加强或阻碍作用均趋于饱和。

施工工人不安全行为传播模型与干预效果分析

为更有针对性地干预施工现场工人的不安全行为,以SIR模型为基本原型,构建适用于施工工人不安全行为的传播模型(SIR-C),探究不安全行为的传播特征与干预效果;设计问卷,分析安全教育、惩罚措施、关键人物以及工作任务的不方便程度对传播各阶段的影响,并模拟不同的干预情况。研究结果表明:SIR-C能客观反映工人不安全行为的传播;在行为传播过程的效仿、恢复、遗忘3个阶段的干预中,起关键作用的因素分别是关键人物、安全教育和任务的不方便程度;不同类型的不安全行为具有不同的干预效果,有意不安全行为的干预效果更明显;对单一阶段的干预,恢复阶段干预的效果较明显;并且组合干预效果比单一干预效果更好。