社区网络中流行病模式的时间预测
物理与社会
2013-11-19 v1 统计力学
社会与信息网络
摘要
大多数关于复杂网络上流行病动力学的先前研究假设疾病最终将稳定在无病状态或地方性状态。然而现实中，由于来自其他地方地方性人群的入侵，某些流行病在一个区域内总是表现出零星和复发的行为。本文针对这一问题，研究了一个由两个社区组成的网络上的易感 - 感染 - 易感 (SIS) 流行病学模型，其中疾病在一个社区呈地方性流行，而在另一个社区则在爆发与灭绝之间交替。我们对后一社区中流行病模式的时间动力学进行了详细刻画。特别是，我们研究了爆发和灭绝的持续时间，以及两次连续社区间感染的时间间隔及其频率分布。基于平均场理论，我们从理论上分析了这三个时间尺度及其对每个社区平均节点度、传播参数和社区间连接数量的依赖性；除连续爆发重叠概率过大外，理论结果与模拟结果吻合良好。这些发现有助于我们更好地理解疾病在局部社区传播的突发性，从而提出有效的随时间变化的控制策略。
引用
@article{arxiv.1311.4126,
title = {Temporal prediction of epidemic patterns in community networks},
author = {Xiao-Long Peng and Michael Small and Xin-Jian Xu and Xinchu Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.4126},
year = {2013}
}
备注
21 pages, 10 figures, IoP-tex