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复杂社会系统中的传染病动力学建模与案例研究

英文缩略词对照表第6-8页
摘要第8-11页
Abstract第11-14页
1 绪论第15-26页
    1.1 背景与选题第15-18页
        1.1.1 我国重大传染病防控面临严峻挑战第15-17页
        1.1.2 传染病动力学建模为重大疫情防控提供科学依据第17-18页
    1.2 相关研究领域的现状及分析第18-23页
        1.2.1 仓室模型第19-20页
        1.2.2 网络模型第20-21页
        1.2.3 基于Agent模型第21-22页
        1.2.4 集合种群模型第22-23页
    1.3 论文的研究内容与结构安排第23-26页
2 社会接触的拓扑结构及形成机制第26-36页
    2.1 引言第26页
    2.2 社会网络模型概述第26-29页
    2.3 社会网络拓扑特征的形成机制研究第29-35页
        2.3.1 引言第29-30页
        2.3.2 模型及方法第30-32页
        2.3.3 结果分析第32-35页
    2.4 本章小结第35-36页
3 结构化人群中的传染病传播动力学第36-49页
    3.1 引言第36页
    3.2 结构化人群中的传染病动力学研究第36-39页
        3.2.1 疾病自然史参数的确定第36-37页
        3.2.2 模型与方法第37-38页
        3.2.3 结果分析第38-39页
    3.3 个体健康行为的影响研究第39-48页
        3.3.1 个体健康行为实证第40-41页
        3.3.2 带有社团结构的接触网络及SIR动力学第41-42页
        3.3.3 个体自适应行为模型第42-44页
        3.3.4 结果分析第44-48页
    3.4 本章小结第48-49页
4 社会接触网络上的免疫策略效果分析第49-64页
    4.1 引言第49页
    4.2 社会接触网络上的常见免疫策略概述第49-51页
        4.2.1 确定性免疫策略第49-50页
        4.2.2 随机性免疫策略第50-51页
    4.3 典型接触网络上的免疫策略比对分析研究第51-63页
        4.3.1 引言第51页
        4.3.2 模型与方法第51-55页
        4.3.3 结果分析第55-63页
    4.4 本章小结第63-64页
5 基于大规模人群的传染病疫情宏观分析第64-83页
    5.1 引言第64页
    5.2 我国传染病疫情概况第64-67页
        5.2.1 非明显季节性传染病第64-65页
        5.2.2 明显季节性传染病第65-66页
        5.2.3 小结第66-67页
    5.3 疫情暴发的时空环境要素研究第67-74页
        5.3.1 时空分布第67-68页
        5.3.2 区域气候环境的影响第68-71页
        5.3.3 城乡差异第71-73页
        5.3.4 小结第73-74页
    5.4 长程旅行者驱动的传染病动力学研究第74-82页
        5.4.1 引言第74页
        5.4.2 模型与方法第74-77页
        5.4.3 结果分析第77-82页
    5.5 本章小结第82-83页
6 对埃博拉疫情的计算实验研究第83-101页
    6.1 引言第83页
    6.2 对西非埃博拉疫情态势预测研究的总结分析第83-92页
        6.2.1 埃博拉疫情建模发展回顾第83-84页
        6.2.2 与遭危区域相关的计算实验第84-88页
        6.2.3 与风险区域相关的风险评估第88-92页
        6.2.4 小结第92页
    6.3 对想定北京和广州发生输入性埃博拉疫情的计算实验研究第92-100页
        6.3.1 疾病自然史相关参数第93-95页
        6.3.2 模型与方法第95-97页
        6.3.3 结果分析第97-100页
    6.4 本章小结第100-101页
7 总结与展望第101-105页
    7.1 工作总结第101-103页
    7.2 展望第103-105页
参考文献第105-114页
文献综述第114-120页
    参考文献第118-120页
个人简历第120-122页
致谢第122-123页

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