结合观点动力学的网络化SIR流行病的感染峰值时间

我们提出了一种结合观点动力学的SIR流行病模型，以研究在社区网络中传播的流行病与观点。我们的模型将网络化SIR流行病动力学与对流行病严重程度的观点相耦合，反之亦然。我们开发了一个基于流行病-观点的阈值条件，以捕捉流行病状态的加权平均值在网络中开始呈指数级衰减的时刻，即感染峰值时间。我们定义了一个有效再生数，以通过感染峰值时间来表征模型的行为。我们使用分析与基于仿真的结果来说明，观点反映了流行病消退后社区内的康复水平。