| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 研究框架 | 第10-11页 |
| 1.5 特色与创新 | 第11-12页 |
| 第2章 传染病动力学模型与参数估计方法 | 第12-19页 |
| 2.1 传染病动力学模型基本概念 | 第12-14页 |
| 2.1.1 有效接触率和传染率 | 第12-13页 |
| 2.1.2 再生数 | 第13-14页 |
| 2.2 传染病动力学模型 | 第14-15页 |
| 2.2.1 SIR模型 | 第14页 |
| 2.2.2 SEIR模型 | 第14-15页 |
| 2.2.3 SEIHFR模型 | 第15页 |
| 2.3 参数估计方法 | 第15-19页 |
| 2.3.1 最小二乘估计 | 第15-17页 |
| 2.3.2 极大似然估计 | 第17-19页 |
| 第3章 传染病动力学微分方程建模和参数设计 | 第19-26页 |
| 3.1 传染病动力学微分方程模型的建立 | 第19-24页 |
| 3.1.1 SIR建模 | 第19-20页 |
| 3.1.2 SEIR建模 | 第20-21页 |
| 3.1.3 SEIHFR建模 | 第21-24页 |
| 3.2 参数设计与选择 | 第24-26页 |
| 3.2.1 传染率设计 | 第24页 |
| 3.2.2 再生数设计 | 第24-26页 |
| 第4章 基于 2014-2015年西非埃博拉病毒疫情的实证分析 | 第26-46页 |
| 4.1 基于SIR模型的疫情分析 | 第26-36页 |
| 4.1.1 重要参数分析 | 第27-34页 |
| 4.1.2 有效再生数分析 | 第34-35页 |
| 4.1.3 拟合曲线分析 | 第35-36页 |
| 4.2 基于SEIR模型的疫情分析 | 第36-40页 |
| 4.2.1 重要参数分析 | 第37-38页 |
| 4.2.2 有效再生数分析 | 第38-39页 |
| 4.2.3 拟合曲线分析 | 第39-40页 |
| 4.3 基于SEIHFR模型的疫情分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 重要参数分析 | 第42页 |
| 4.3.2 有效再生数分析 | 第42-43页 |
| 4.3.3 拟合曲线分析 | 第43-44页 |
| 4.4 不同传染病动力学模型的比较分析 | 第44-46页 |
| 第5章 结论与展望 | 第46-49页 |
| 5.1 结论 | 第46-47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录A | 第52-58页 |
| 附录B | 第58-73页 |
| 致谢 | 第73页 |