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基于复杂网络的流行病时空传播分析与控制策略
作者：龚雪
来源：《现代经济信息》2017年第10期
摘要：本文在WS小世界网络模型的基础上，结合GIS空间分析技术，构建甲型HIN1流感传播的多智能体模型。模型对于完善传染病领域的相关研究，辅助医疗卫生部门做出决策具有重要意义。
关键词：WS小世界网络；甲型HIN1流感；Agent；GIS
中图分类号：R181.3 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）010-0-01 引言
流行病研究主流方法建立疾病传播的动力学方程，但方程建立在均匀混合人群的理想状态下，无法描述真实的社会网络中传播的情况[1]。由于小世界网络具有聚类系数大、平均距离小的特点，即使感染强度很小也会引起网络上的广泛传播，许多社会网络具有小世界的特点，而流感传播具有社会网络的特点，研究选取小世界网络对流感时空传播行为特征构建多智能体模型。利用GIS对流行病数据进行空间分析，得出时空传播特征及规律，为应急预警和追踪监测服务。 Agent能够模拟人的智能行为，通过微观的智能体的交互作用来模拟流行病在整个社会网络上传播的宏观情况。 一、实现步骤
流感传播的多智能体模型是在研宄建立复杂网络与智能体模型的基础上，考虑人的地理时空特性，将“个体”人放置在一定的地理环境中，赋予其空间属性。因此，将小世界网络、智能体模型与GIS集成在模型中，使用Repast J平台，利用Java语言，将智能体进行动态模拟，从而动态展示甲流患者在流感传播中的时空特性[2]。 二、概念模型设计 1.模型中智能体的分类
根据流感的传播特征，对经典的SIR模型进行改进，把Agent分成五类.提出了SEITR模型，易感人群Susceptible（S），暴露人群Exposed （E），感染人群Infectious（I），治疗人群Treated（T），恢复人群Recovered（R）。治疗人群有两种状态，一种是患病后就医治疗的人群，另一种是确诊后需要被隔离的人群，因为其在隔离期间也接受治疗，所以这类统称为治
基于复杂网络的流行病时空传播分析与控制策略
