摘要：现有的传播网络结构假定方法大都针对信息传播过程，所能处理的数据与获取的流行病监控数据形式和特性均不相同，不适合处理具有粗粒度，时空多尺度和数据缺失等特性的流行病监控数据。针对该问题，提出了基于自治计算的流行病传播网络建模方法和网络结构示意图方法。该方法采用多自治体建模传播网络结构和流行病传播过程，采用蒙特卡罗模拟结合群智能优化的反馈过程调节系统参数，以缩小模拟系统涌入为与真实监控数据间差异为目标，改变自治体的行为，转化模拟系统向真实系统逐步演进，由此方式替代出传播网络结构及与流行病相关的主要生物学参数。采用2009年H1N1猪流感在香港爆发的真实监控数据分析验证了所提出的模型与方法的有效和适用情况，并以香港地区流行病风险评估为例介绍了流行病传播网络初步的一种应用模式。

8.2 复杂网络上的流行病传播 按照度分布，复杂网络可分为均匀网与非均匀网，它们的流行病传播是不同 的。对于前者，其动力学可由平均场或均匀混合方法给出；而对于后者，我们必 须考虑度分布的影响。如果一个网络的度分布在某一平均值附近且度分布指数衰 减，则度分布范围不大，可看作均匀的，这样的网络称为均匀网，如随机网与小 世界网等。当网络的度分布满足幂率或度分布的范围很大时, 应看作不均匀，这 样的网络称之为非均匀网，如 BA 无标度网等。本节将简单介绍流行病在均匀与 非均匀网上的传播，并介绍无标度网上零传播阈值的有趣结论[15]。 8.2.1 均匀网中的流行病传播

《基于c语言的流行病传播模型》个人原创课程设计，可视化效果还是不错的，能实时显示城市各种人群的数量，不得用于其他用途，只供个人参考

本代码是基于活跃度驱动模型上时序网络中流行病传播过程的实现，其中包括SIS模型、SIR模型以及SEIR模型

包括时序网络的构建、SIR模型流行病传播过程。