基于SEIR的SUC模型的药物传播策略

根据药物成瘾的特征，本文构建了一个基于SEIR的SUC模型来描述和预测药物成瘾的传播。预测表明药物成瘾数量将持续以减小幅度波动并最终稳定。为寻找海洛因源头，我们确定了宾夕法尼亚州费城、俄亥俄州库亚霍加和汉密尔顿、肯塔基州杰斐逊、西弗吉尼亚州卡纳瓦以及弗吉尼亚州贝德福德最有可能为药物来源地。基于事实，建议重点关注Oxycodone、Hydrocodone、Heroin和Buprenorphine的传播。换言之，俄亥俄和宾夕法尼亚两州的药物传播需引起重视。根据我们模型预测的传播曲线，肯塔基州的传播仍处于早期阶段，而弗吉尼亚、西弗吉尼亚处于中点，俄亥俄、宾夕法尼亚处于后期阶段。因此，肯塔基、俄亥俄和弗吉尼亚的药物成瘾数量预计三年内增加。在方法上，利用主成分分析技术，筛选了与阿片类药物持续使用相关的社会经济数据中的22个变量，其中'关系'部分值得强调。基于此，使用K-means算法将464个县分为三类。为应对阿片危机，具体行动将在敏感性分析部分讨论。建模与分析后，需要创新以控制成瘾者并倡导禁毒新闻宣传。该部分也验证了当$d_1<0.2; r_1,r_2,r_3<0.3; 15<\beta_1,\beta_2,\beta_3<25$时模型的有效性。换言之，若超出此边界，药物成瘾数量可能短期内激增并达到峰值。