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 |