动态网络上的 SIR 模型与传染病的流行状态
物理与社会
2015-06-09 v2 统计力学
种群与进化
摘要
在这项工作中，我们对一个模拟疫苗前时代百日咳流行状态的流行病模型进行了数值研究。我们考虑了动态网络上的随机 SIR 模型，该模型涉及个体间的局部和全局接触，并分析了网络特性对准稳态特征的影响。我们计算了个体感染分数的概率密度函数 (PDF)，发现除了分布尾部为 q-指数分布外，其余部分能很好地用伽马函数拟合。我们还计算了不同网络下感染时间序列的涨落功率谱。我们发现网络效应可以通过重新缩放模型的感染接触率来部分吸收。我们获得了疾病有效传播率与易感个体及其感染最近邻之间的相关性之间的显式关系。该关系量化了在这些网络中观察到的对感染个体的已知屏蔽效应。最后，我们讨论了具有均匀混合且参数取自流行病学数据的 SIR 模型在描述所研究网络中观察到的动态行为方面的优点和局限性。
引用
@article{arxiv.1410.1383,
title = {SIR model on a dynamical network and the endemic state of an infectious disease},
author = {Martin Dottori and Gabriel Fabricius},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.1383},
year = {2015}
}