基于时序网络的病毒传播模型研究与分析
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 复杂网络背景知识及经典病毒传播模型介绍 | 第13-24页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 复杂网络常用的统计特性和网络模型 | 第13-20页 |
| 2.2.1 网络拓扑结构的常用统计量 | 第13-17页 |
| 2.2.2 复杂网络中的经典网络模型 | 第17-20页 |
| 2.3 经典病毒传播动力学模型介绍 | 第20-22页 |
| 2.3.1 SI模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 SIR模型 | 第21-22页 |
| 2.3.3 SIS模型 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于时序网络的病毒传播动力学模型设计 | 第24-31页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 复杂网络上病毒传播动力学的研究方法 | 第24-26页 |
| 3.2.1 基于个体的平均场方法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于度的平均场方法 | 第25页 |
| 3.2.3 主方程方法 | 第25-26页 |
| 3.2.4 马尔科夫链方法 | 第26页 |
| 3.3 基于时序网络的病毒传播动力学建模 | 第26-30页 |
| 3.3.1 时变网络上病毒传播动力学建模 | 第26-27页 |
| 3.3.2 传播动力学微分方程数学模型求解算法 | 第27-29页 |
| 3.3.3 预测病毒感染率取值算法 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 考虑转移概率差异的病毒传播动力学模型 | 第31-40页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 考虑转移概率的病毒传播模型概述 | 第31-33页 |
| 4.2.1 病毒传播中的感染及恢复策略 | 第32页 |
| 4.2.2 转移概率传播模型参数解释 | 第32-33页 |
| 4.3 病毒转移概率传播模型的微分方程 | 第33-34页 |
| 4.4 B-Yamagata病毒传播数据预处理 | 第34页 |
| 4.5 转移概率传播模型求解算法描述 | 第34-37页 |
| 4.6 对比结果与分析 | 第37-39页 |
| 4.7 转移概率传播模型分析 | 第39页 |
| 4.8 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 考虑个体活跃度的病毒传播动力学模型 | 第40-55页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 考虑个体活跃度的病毒传播动力学模型概述 | 第40-41页 |
| 5.2.1 活跃度传播模型的动力学方程 | 第40-41页 |
| 5.2.2 活跃度传播模型的参数解释 | 第41页 |
| 5.3 活跃度传播模型的数学建模 | 第41-42页 |
| 5.4 活跃度传播模型求解算法描述 | 第42-49页 |
| 5.5 预测结果与对比分析 | 第49-53页 |
| 5.5.1 对比结果与分析 | 第49-50页 |
| 5.5.2 活跃度模型预测算法及验证 | 第50-52页 |
| 5.5.3 预测结果与分析 | 第52-53页 |
| 5.6 活跃度传播模型分析 | 第53-54页 |
| 5.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文小结 | 第55-56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| Appendix | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 发表论文及参加课题一览表 | 第67页 |
