新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情已经蔓延至全国各地,包括陕西省在内很多省份的早期疫情均以输入病例为主,后期的疫情在严格的防控措施下也已呈下降趋势.评价防控措施的有效性、分析人口流动对疫情的影响对于研究陕西省(或其他以输入病例为主的地区)疫情和未来应对突发性传染病有着重要的意义.根据陕西省卫生健康委员会(简称卫健委)公布的详实数据信息可以挖掘传播链(感染树),得到从发病到首诊、入院、确诊的中位持续时间,每日潜伏者类、感染者类、治疗者类的具体人数和感染者状态转移的空间分布.本文计算确定COVID-19疫情的控制再生数(1.48–1.69),并发展新的统计推断方法获得陕西省严控措施下的有效再

安全技术-网络信息-面向复杂网络的结构模式挖掘及传播动力学模型研究.pdf

在这项研究中，我们提出了一种确定性数学模型，试图使用流行病学模型方法来解释谣言的传播。 人口分为四类，包括无知的个人I（t），通过媒体针对社区的传播者M（t），通过口头交流针对社区的传播者G（t）和stiflers R（t）。 我们探索了平衡的存在并分析了其稳定性。 如果R0 <1> 1导致新的谣言在人群中传播，则不稳定。 在系统上进行了动力学模型的数值模拟，以确认分析结果。 我们看到，谣言传播的动态表现出与传染病动态相似的行为，只是传播取决于传播者的类别。

受限空间内甲烷空气预混火焰传播动力学pdf

为分析时序网络演化速度对传播过程的影响,通过改进已有的时序相关系数定义,给出了一个网络演化速度指标;同时,提出了一个具有非马尔可夫性质的时序网络演化模型。在每个时间步,每一个给定的激活节点都以概率r在网络中随机选择一个节点,以概率1-r在该激活节点的原邻居中随机选择一个节点,并在该激活节点与所选节点间建立连边。模拟结果表明:网络模型参数r与网络演化速度指标之间有单调增的关系;同时,激活节点随机连边的概率r越大,网络传播范围就越广。由此可知:演化速度快的时序网络有利于网络传播;进一步地,网络拓扑结构的快速变化有利于信息的快速传播,但不利于抑制病毒传播。

SEIR传播动力学模型 什么是SEIR传播动力学模型？ 经典SEIR模型将人群分为S (Susceptible，易感者)，I (Infected，感染者)，E (Exposed，潜伏者)和R (Recovered，康复人群)。 本文根据SEIR传播动力学模型，利用Python实现生成ER随机网格、并在网格间随机结边、模拟SEIR型传染病传播 该实验可分为两个步骤进行： 一、生成一个ER随机网络，生成网络节点的度分布图、画出节点分布图 二、编写程序：编程SEIR传播动力学模型。随机选择一个传播节点，基于SEIR传播动力学模型，统计每个时间步长对应的S,E,I,R四个状态节点数，作图 *注意：为防

代码建立了传染病SEIR传播动力模型，可以通过修改其中参数从而能够有效模拟传染病传播情况，并做了可视化，能够直观观察。

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