动态多源信息和行为响应作用下的信息—流行病协同演化分析方法

摘要

本发明公开了一种动态多源信息和行为响应作用下的信息—流行病协同演化分析方法，先构建节点部分耦合的多层时序网络模型；再构建无意识‑意识‑无意识、易感‑感染‑易感模型分析信息—流行病的传播动力学过程；接着描述节点的流行病状态和信息状态的转换，推导流行病阈值βc；然后模拟流行病传播和信息扩散的动态演化过程；最后统计稳态时网络中感染态节点和有意识态节点比例，完成信息—流行病协同的演化过程。本发明在节点部分耦合的多层时序网络中考虑个体时变的自我意识和行为响应对信息—流行病协同演化影响，通过微马尔科夫链方法描述节点的状态转换，理论求解了流行病的临界阈值βc，为应对COVID‑19或未来可能爆发的其它突发流行病的干预和控制提供指导。