人群流行病学的空间分布模型仿真研究

在流行病人群分布模型的研究中,人群流行病学在空间上呈现非周期、几何指数、非线性的特征,分布过程复杂度较高,很难运用单一模型控制.传统的模型仅以小周期模型为基础,对大规模疾病分布建模的过程,以多模型组合逼近完成,缺少约束过程,造成复杂度很高,建模效果不好.为了避免上述缺陷,提出基于约束分类优化算法的人群流行病学空间分布模型.根据约束分类优化相关原理,对流行病的空间分布进行分层约束,得到较为合理的人群流行病种群的分布情况,对流行病种群中的所有个体进行编号处理,通过迭代计算得到最优分布区域的计算结果个体.通过临近地区流行病分布比例,得到人群流行病学的空间位置分布情况.实验结果表明,利用改进算法进行人群流行病学空间分布,能够极大的提高分布建模的准确性,降低建模复杂度.     

具有非马尔可夫旅途感染的流行病传播模型研究

针对旅途中的接触可以扩大流行病传播规模的问题,在集合种群网络中考虑一种时滞旅行行为和旅途中的疾病传播和恢复过程,构建具有非马尔可夫旅途感染的传播模型并利用计算机仿真模拟系统中的传播过程。基于微观马尔可夫链方法,构建预测疾病流行阈值的理论框架。仿真结果表明,旅途感染可以促进流行病在旅途中的传播,抑制其在种群内的传播;旅途时长和旅途接触概率能够改变流行病的演化趋势。这些结果有助于理解旅途感染如何影响流行病的传播。     

考虑个体警觉行为的双层网络流行病传播模型

流行病传播过程中常伴随个体意识信息的扩散,然而目前关于流行病与意识信息关系的研究大部分未考虑意识信息在传播过程中对个体接触行为的影响。提出一种基于个体警觉状态的双层网络流行病传播模型。建立下层物理接触网络描述流行病的传播,构建上层信息扩散网络描述流行病传播中信息扩散,根据个体的行为偏好和警觉性设计警觉个体避免与非警觉个体接触、警觉个体避免与警觉个体接触两种接触行为策略,并在BA-BA、BA-WS和WS-WS 3种双层网络中模拟两种行为策略对流行病传播的影响。仿真结果表明,该模型中两种个体警觉行为策略通过调节警觉性参数均能有效降低流行病感染规模并提高流行病爆发阈值,从而抑制流行病在人群中传播。     

基于空间引力作用的复杂网络演化模型*

为了研究空间距离、边权演化、节点规模等因素在复杂网络演化过程中的共同作用,借助空间引力模型,采用基尼系数的统计方法,综合分析这三种因素对网络拓扑结构异质性的影响作用。数值仿真研究表明,空间距离、边权演化作用并不改变网络结构的无标度性;演化过程中节点规模的分布同时受空间距离、边权演化因素影响;网络连边距离分布符合幂律函数,其中幂指数与空间距离因素相关,而与边权演化因素无明显关系。     

一种基于用户距离改进的线性影响力传播模型

根据在线社交网络中用户的历史行为进行信息传播的预测是当前研究的热点之一,然而传统的传播模型仅解释了信息在社交网络中的传播规律,不具备信息传播预测能力。Jaewan Yang和Jwe Leskovec根据未激活的用户会受到激活用户的影响,提出了线性影响力模型LIM(Linear Influence Model),但是LIM模型在信息传播的过程中只考虑了时间因素,忽略了信息在传播过程中的空间因素,即用户间的相互关系。首先引入社交网络中用户间距离的度量,并结合距离的度量对LIM模型进行了改进,提出了基于距离正则化的LIM模型,即d-LIM模型。真实数据集上的对比实验表明,d-LIM模型能获得更准确的预测结果。     

复杂网络演化的舆论动力学模型及仿真分析

针对舆论传播过程中复杂动力学演化问题,提出一种基于传播动力学的舆论动态演化模型。首先,构建舆论及舆论演化模型,通过方程变换求出静态解;其次,引入Fokker-Planck方程对舆论演化渐近行为进行分析,得到稳态解决方案并求解,构建复杂网络与模型的关联并提出仿真研究实验目的;最后,通过对舆论演化模型及引入Fokker-Planck方程的舆论意见模型进行仿真分析,并以真实微博舆论数据为例进行实证分析,研究舆论在复杂网络中传播和演化的实质。实验结果表明舆论网络演化渐近行为与度分布相一致,网络舆论传播中的连接方式会受到节点意见影响,模型能有效描述微博舆论传播网络形成和演化过程的动力学行为。     

基于突发事件影响力传播的双向人流疏散仿真

当突发事件发生时,行人行走行为会因为突发事件本身以及突发事件在人群中的传播而改变。对于突发事件影响下的行人行走特征的研究能够提高人流疏散的效率。针对现有研究中数据获取方式的不足,对真实行人场景视频进行图像处理,提取相关数据后分析了无突发事件时行人一般行走特性。针对突发事件下的行人流,利用k-邻近算法和合力的思想描述了突发事件的影响传播和突发事件下行人流的自组织现象,并由此提出一种新的元胞自动机模型,该模型中的行人元胞会受到正常行走、突发事件、安全标识这三个因素所抽象产生的三个作用力的影响。利用模型对突发情况下的双向人流疏散进行仿真,实验结果表明,当安全标识的距离为0、10、20个元胞时,在小范围行人通道中安全标识分布的距离对人群疏散作用不明显;通过对人群间是否存在影响力的研究发现,疏散的效果主要受到附近行人对突发事件传播的影响;突发事件的影响程度太大或影响范围过小都会引发拥堵,不利于人群的疏散。仿真结果与真实世界中的双向行人流疏散情况基本吻合。     

注射吸毒人群HIV动态分层Agent网络传播模型

基于配置模型建立一个静脉注射吸毒人群HIV传播的动态分层Agent复杂网络模型,用于模拟HIV在现实共用针具吸毒网络中的传播。在该模型中,共享吸毒网络中的个体分为core层、inner层和outer层,对应吸毒人员中的高危人群、中等危险人群和一般危险人群。网络中层内连接较强,而层间连接较弱,由可调概率矩阵控制。网络中的人群总数可以变化,节点间的连边可以断开和重连,网络具有动态特性。网络中的个体Agent中包括了感染、病程发展以及自愿咨询与检测、国家的免费治疗和免费针具交换等干预政策对个体行为改变、病程和传播的影响机制。仿真实验结果表明,该模型能正确反映不同危险行为层的吸毒人群网络中HIV传播的特点。     

基于社交网络的信息传播模型分析

随着社交网络的蓬勃发展,网络舆论的控制变得越来越重要。信息传播模型能够揭示信息传播的规律,从而达到对传播过程进行预测的目的,因此社交网络信息传播模型的研究具有重要意义。针对经典传染病模型的不足进行了分析,结合社交网络的网络拓扑特点,考虑了网络中用户的不同感染状态,引入感染用户的衰减函数,提出了适合社交网络的信息传播模型。在真实E-mail网络中进行模型仿真,对比分析了不同模型的结果,研究了模型中各个影响因子对传播过程的影响。结果表明：不同的模型参数反映了传播趋势的差异,模型反映出的传播规律更符合信息在现实网络中的传播过程。     

无线通信网络的建模及故障传播

针对级联故障在网络数学模型中展现的局限性,基于复杂网络和图论的基本原理,对无线通信网络进行建模,并对网络中的故障传播进行研究。根据复杂网络中的无标度模型,建立由网络节点和通信信道组成的线图模型。针对无线通信网络中的级联故障,分别从网络故障等级、节点容错能力大小、初始故障节点数目等方面研究故障在通信网络中的传播情况。仿真结果表明,线图模型能够更直观地体现网络特性,同时故障参数会影响级联故障在通信网络中的传播。