基于风险感知的SIR疾病传播动力学研究

摘要

近年来传染病的暴发给全球带来巨大的负面影响,越来越多的人具有风险感知的能力并采取了一定的防护措施,从而从个人角度减少疫情的扩散。为了从理论角度研究该实际情况,本文将构建基于风险感知的SIR (Susceptible-Infected-Recovered)的疾病传播模型进行研究,同时提出相应的应对策略。具体为,首先分析影响疾病传播的因素,即风险感知因素和出生率及死亡率因素,构建基于风险感知的SIR疾病传播模型。其次对该模型进行理论分析,并求出传染病扩散动力学过程的基本再生数。最后用Matlab在生成的随机规则网络、WS小世界网络、BA无标度网络和无标度特性的社区网络上开展传染病扩散的模拟仿真。研究得出,风险感知能力提升可以有效控制基本再生数,并降低感染者的数量。同时,无标度特性网络更易于传播病的扩散。最后,提出相应的传染病防控的应对策略建议。