导读:本文包含了流行病动力学论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:流行病,模型,动力学,流行病学,平衡点,传染病,公式。
流行病动力学论文文献综述
于智欣,邓敏,徐晓岚,阮冰[1]（2019）在《我国东部沿海地区乙型肝炎流行病学研究和系统动力学建模仿真》一文中研究指出背景:乙型病毒性肝炎在我国构成了严峻的公共卫生挑战。国家级科技重大专项乙肝协同创新研究项目(CCI-HBV)是一项针对乙型肝炎的国家级多中心乙肝流行病学研究,已覆盖全国7个省市。方法:CCI-HBV的综合干预措施包括对当地常住居民进行乙型肝炎动态筛查,建立研究队列,实施乙型肝炎患者的规范化抗病毒治疗,并在部分地区实施成人乙型肝炎疫苗接种。经过两轮动态筛查(2009-2012年,2013-2016年),项目获得了位于我国东部沿海的玉环市清港镇的乙肝流行病学特征性数据。通过将流行病学关键数据与计算机系统动力学建模相结合,对未来20年内的区域乙型肝炎流行趋势进行了预测。结果:在清港镇第一轮筛查中,我们共筛查12228人,其中有1041人为HBsAg阳性,阳性率为8.5%。在第二轮筛查的13146人中,共有1171人为HBsAg阳性,阳性率为8.9%。比较两轮筛查结果:,当地HBV新发感染率为0.192/100人·年。结合现场研究实际情况,我们构建了一个模拟模型,对未来二十年的真实世界状况进行模拟。此外,为了评估干预措施对区域内乙肝流行情况的影响,模型添加了叁个关键参数,进行了叁组对比实验。结论:在这项研究中,我们预测了未来20年的区域内乙型肝炎流行情况,并比较了不同干预强度下当地HBV的流行趋势。本研究将HBV现场研究和模拟预测结合起来,一方面为模型提供更接近现实的数据,以提高预测精度,另一方面也能利用模型的输出结果:,为现场防控提供动态指导。(本文来源于《第二十八次全国中西医结合肝病学术会议暨2019年全国中西医结合肝病研究进展继续教育学习班论文汇编》期刊2019-09-20）
曹亚丹,魏顺行,徐恭贤[2]（2019）在《埃博拉流行病的离散logistic动力学模型及其参数辨识》一文中研究指出研究了埃博拉流行病的传染动力学模型建立及其参数辨识问题,构建了埃博拉流行病的离散logistic动力学模型,给出了参数辨识优化问题,该优化问题可以计算所提离散logistic数学模型的最优参数值.基于世界卫生组织统计的几内亚、塞拉利昂和利比里亚等西非国家的病例数据,拟合出所构建埃博拉离散logistic动力学模型的最优参数值,并对其进行了参数分析.结果表明,埃博拉流行病在每个西非国家的传染情况不相同,而且叁个西非国家的染病者增长率与抑制常数也具有较大的差异.与已有连续logistic模型的参数辨识结果相比,本文离散logistic模型的参数辨识误差值更小,说明离散logistic模型能够更好地描述埃博拉流行病的传染动力学.(本文来源于《渤海大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
梁邀月[3]（2019）在《两类具有接种的随机SVIR流行病模型的动力学行为研究》一文中研究指出流行病的传播对人类的健康和社会的稳定带来了很大的危害.流行病动力学方法是研究流行病传播特点的重要方法之一,这种方法在预防和控制流行病传播方面具有重要的理论和应用价值.流行病动力学方法通过建立能够较为准确的描述流行病传播特点的流行病动力学模型,利用各种数学理论和方法来研究模型的动力学行为,从而为预防和控制流行病的发生和蔓延提供理论依据.接种是用来预防和控制流行病的传播的重要措施.同时,考虑到环境变化的随机性和不可测性,故本文建立了两类具有接种的随机SVIR模型,应用随机微分方程理论研究该系统的动力学行为.本文分为如下四章:第一章,我们介绍了流行病模型的研究背景和研究意义,并给出了与本文相关的一些基本定义和预备知识.第二章,我们研究了一类带有非线性感染率的SVIR流行病模型的动力学行为,首先,我们讨论了系统解的全局正性,分析了系统疾病消失与持久.进一步,给出了该随机系统存在平稳分布的条件,证明了周期随机SVIR模型中非平凡周期解的存在性.最后,利用数值模拟验证了所得结论的正确性.第叁章,我们分析了具有高阶随机扰动项的SVIR模型的动力学行为,通过构造合适的Lyapunov函数,首先讨论了模型全局正解的存在性,分析了该系统存在平稳分布的条件;进一步,证明了带有周期系数的SVIR模型中非平凡周期解的存在性;最后用数值模拟验证了所得结论的正确性.第四章,我们对本文进行了总结,并指出本论文的不足之处和下一步的研究工作.(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
苏强[4]（2019）在《生态流行病动力学模型的稳定性与分支问题》一文中研究指出生态流行病模型的定性分析是生物数学的一个重要研究课题,它对如何预防疾病在种群间的传播和控制疾病对种群数量的影响有非常重要的意义。本文结合K单调理论、LaSalle不变性原理、全局稳定性判定的几何方法及分支理论等理论与方法,探讨了食饵患病且具有垂直传播的生态流行病模型和竞争种群患病且具有潜伏效应的生态流行病模型的动力学行为进行了分析,主要包括对平衡点的存在性、稳定性和模型的持久性以及Hopf分支进行研究。全文共分为六章。第一章,介绍了生态流行病的研究意义及国内外研究现状和发展。第二章,介绍本文所涉及到的一些基本概念和研究方法。第叁章,本章以K单调动力系统理论为基础,通过构造伴随系统,给出了保证一类Kolmogrov系统正平衡点全局稳定性的充分条件,并用此结论验证了Lotka-Volterra系统和二维Kolomgorv食饵-捕食系统的全局稳定性。第四章,本章建立食饵患病且具有垂直传播的生态流行病模型,讨论了解的有界性及非负平衡点的存在性,并应用Hurwitz判据和Li-Muldoweny几何判据方法,对模型进行稳定性分析,得到了平衡点局部渐近稳定和地方病平衡点全局渐近稳定的充分条件,此外还研究了系统的持久性并得到了Hopf分支存在的充分条件。第五章,通过引入疾病的潜伏效应,本章建立了竞争种群患病的生态流行病模型,运用极限系统理论和LaSalle不变集原理考虑了模型的稳定性。基于时间平均性质的全局稳定性的几何方法,对Driessche-Zeeman猜想和Gyllenberg-Liu-Yan猜想进行完整和部分地解答。第六章,总结本文生态流行病模型的主要结果,今后进一步工作的展望。(本文来源于《重庆理工大学》期刊2019-03-20）
王雄[5]（2019）在《动脉瘤性蛛网膜下腔出血的流行病学特征及破裂的血流动力学变化研究》一文中研究指出目的探讨动脉瘤性蛛网膜下腔出血临床流行病学特征及破裂的血流动力学变化。方法 212例动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者为研究对象,分析患者的临床流行病学特征;根据脑血管痉挛严重程度,将其分为无痉挛组(n=38)、轻度痉挛组(n=83)、中度痉挛组(n=52)、重度痉挛组(n=39),比较4组受试者血流动力学指标[相对脑血流量(r CBF)]、相对脑血流量(r CBV)、平均通过时间(MTT)、达峰时间(TTP)。结果 212例受试者中包括男85例,女127例,患者多≥50岁(58. 02%),主要就诊方式为门诊收治(80. 66%),夏季、秋季、冬季入院患者所占比例高于春季。实验室检测结果显示,患者入院时白细胞计数、血糖、血钙、叁酰甘油、血小板异常(升高或降低)者所占比例分别为57. 54%、56. 14%、47. 64%、100%、73. 58%;体温、K+、Na+、Cl+异常者所占比例分别为6. 13%、54. 72%、46. 70%、31. 60%。Fisher分级结果显示,1级、2级、3级、4级患者所占比例分别为5. 19%、53. 30%、17. 45、24. 06%;Hunt-Hess分级结果显示,1级、2级、3级、4级、5级患者所占比例分别为2. 36%、63. 68%、18. 40%、8. 49%、7. 08%。3组不同严重程度脑血管痉挛患者各供血区r CBF值均明显低于无痉挛组、TTP及MTT值均明显高于无痉挛组,且r CBF值随痉挛严重程度的增加而降低,TTP及MTT值随痉挛严重程度的增加而增加,4组间血流动力学指标差异有统计学意义(P <0. 05)。结论动脉瘤性蛛网膜下腔出血好发于高龄人群,且大部分患者入院时存在实验室指标及电解质异常;随着脑血管痉挛严重程度的增加,患者r CBF值降低,TTP、MTT值延长。(本文来源于《河北医药》期刊2019年03期）
Yang,C,Lu,L,Warren,JL[6]（2018）在《基于流行病学、空间、基因组学数据的中国上海内部人口流动与结核病传播动力学研究》一文中研究指出中国国内人口大规模从农村向城市流动,为结核病控制工作带来了新的挑战。2018年7月的《The Lancet. Infectious diseases》刊载了一项研究,旨在将基因组数据、空间数据和流行病学数据结合起来,描述有大量流动人口的城市环境中结核病的传播动力学特征。研究者们针对上海松江地区的培养阳性结核分枝杆菌开展了一项基于人群的研究。采用全基因组测序法,对具有相同"数目可变串联重复序列(VNTR)"组合的结核分枝杆菌表观基因簇进行了区分,并分析了居住距离与基因学成簇的结合分枝杆菌感染风险之间的关系。最后,利用基因组学(本文来源于《疾病监测》期刊2018年08期）
林梦醒[7]（2018）在《流行病模型的功能反应动力学分析及毒性进化研究》一文中研究指出当今,生态-流行病以及传染流行病的毒性进化是生态学界和生物数学界研究的重要对象.在生态环境中,利用种群动力学和传染流行病动力学相互结合的方法,建立叁类具有Holling功能性反应函数的生态-流行病模型.通过对叁类具有Holling功能性反应函数的生态-流行病模型的动力学性态的分析研究,用数值模拟来解释生态-流行病中出现的现象.在适应性动态方法的框架下,通过利用经典的易感-感染-恢复(SIR)的寄主-病原体模型探索病原体毒性的进化.在传染病动力学的分析中有两个不同的时间尺度:一个快速生态时间尺度以及一个缓慢的进化时间尺度.本文利用叁类具有Holling功能性反应函数的生态-流行病模型,研究了生态时间尺度上的传染流行病动力学机制.利用经典SIR流行病模型探讨了进化时间尺度上的病原体毒性的适应性进化动态.本文第二章研究了叁类具有Holling功能性反应函数的生态-流行病模型,主要得到了系统模型在平衡点处稳定的充分条件,并在这些条件的基础下利用Matlab对系统进行数值模拟分析.重点探讨了叁类功能性反应函数中的参数b以及食饵有效捕杀力q E这两个因素对生态-流行病模型的影响.通过讨论发现,叁类具有Holling功能性反应函数的生态-流行病模型会在不同的参数b以及不同的食饵有效捕杀力q E的影响下,产生较为复杂的动力学图形.本文第叁章在适应性动态方法(AD)的框架下,利用了一个经典的易感-感染-恢复(SIR)模型探讨了病原体毒性的进化.该模型假设传染率和恢复率都与病原体的毒性有着重要的妥协关系,但没有毒性致病因素引起的死亡率,这是决定毒性进化动力学的关键因素.通过AD方法中的适应性景观、入侵相平面图和病原体毒性的进化轨迹发现:不论是确定性的,或者是随机性的进化路径,具有不同初始毒性的病原体都收敛到一个连续稳定的进化奇异点上(CSS),并没有引起病原体毒性的复杂的进化结果.这一现象是因为没有病毒致死率的结果.当存在该致死率时,没有复杂进化的结果可能是由于种群动态变量之间缺乏足够的非线性关联导致的.该结果对于如何减少病原体的毒性对公共卫生管理的危害,提供了一种潜在的可能性.本文对叁类具有Holling功能性反应的生态-流行病模型的动力学分析以及基于经典SIR流行病模型的病原体毒性的进化适应性研究,通过不同的理论框架与分析工具,展现了不同时间尺度上流行病学的研究思路与结果,将传统意义上分析流行病系统的稳定性分析扩展到进化尺度上的病原体的毒性进化研究,这对于指导公共卫生管理和疾病防治决策具有重要的理论依据和实践指导意义.(本文来源于《广东工业大学》期刊2018-06-01）
曲美锋[8]（2018）在《具有非线性发病率的两类流行病模型的动力学行为分析》一文中研究指出众所周知,传染病的流行势必会对人类社会的发展带来毁灭性的的破坏.因此,数学工作者通过建立能够较准确描述流行病传播特点的数学动力学模型,并利用各种数学理论来研究疾病的传播规律,从而为控制流行病的传播提供理论依据.这种研究方法在管理与控制流行病方面具有重要的理论和应用价值.自然环境中处处充满了各种因素的随机干扰,因此在传染病动力学模型的研究中考虑随机干扰更加符合实际.近年来,在确定性传染病动力学模型中引入随机扰动,研究随机流行病模型的动力学行为已成为流行病动力学模型的研究热点之一.本文,我们采用了一种比较一般的非线性发病率,并引入随机扰动,建立SIRS和SIVS两类流行病模型.应用随机微分方程的基本理论,讨论了系统的动力学行为,分析了随机扰动的影响.第一章,简单说明了研究流行病的意义和当前流行病模型研究的简要状况,并给出了与本文相关的一些随机微分方程的基本知识和定理.第二章,我们分析了具有非线性发病率的随机SIRS流行病模型的动力学行为.首先,通过围绕确定性模型的无病平衡点和地方病平衡点引入随机扰动,建立了相应的随机SIRS模型.进一步,通过构造合适的Lyapunov函数,并利用Ito公式,给出了随机SIRS模型中平衡点随机渐近稳定的充分条件.最后,我们利用数值模拟验证了结论的正确性.第叁章,我们对具有非线性发病率的SIVS流行病模型进行研究.首先,讨论了确定性模型中无病平衡点和地方病平衡点的存在性和稳定性,给出了模型中基本再生数R0的表达式,并获得正平衡点稳定的充分条件.其次,引入随机扰动,研究了相应的随机SIVS模型.通过构造合适的Lyapunov函数,并利用Ito公式,获得了疾病绝灭与流行的充分条件.最后,我们通过数值模拟证明了所得结论的正确性.第四章,本节总结了全文,并指出本文的不足.(本文来源于《太原理工大学》期刊2018-05-01）
朱承澄[9]（2018）在《具有复发的SIR扩散流行病模型的动力学行为》一文中研究指出复发对流行病的传播、扩散以及控制都造成巨大的影响.复发容易引起疾病的二次扩散,是研究疾病全局动力学行为时不可忽视的一个重要因素.因此,具有复发的SIR扩散流行病模型的动力学行为研究是一个值得关注且具有重要意义的课题.本文致力于研究具有复发的SIR扩散流行病的全局稳定性、持续生存性、行波解以及最优控制问题.第一章介绍了具有复发的流行病学的研究背景、现状及常用的理论工具.详细阐述了本文所研究模型的背景.第二章首先证明了几个关于耗散发展方程全局指数吸引集存在性的充分必要条件.这些充要条件为讨论疾病的全局渐近稳定性和持续生存性提供了可靠的理论基础以及方便可行的判定方法.其次,在空间异质环境中考察复发因素的影响.利用抛物型方程的比较原理以及上下解方法证明了该模型正解的存在性和非常数地方病平衡点的存在性.通过选取多组数据进行数值模拟可以发现空间异质环境对疾病的非常数地方病平衡点的影响非常大.第叁章研究了具有复发的反应扩散SIR流行病模型的行波解和传播速度问题.通过Schauder不动点定理以及渐近波速理论我们证明了行波解的存在性和不存在性条件.结果显示行波解的存在性和不存在性由基本再生数和最小波速共同决定.利用matlab软件我们模拟了 c>c*和c = c*时行波解的存在性.第四章讨论了具有复发的流行病模型在非局部扩散下的行波解问题.在核函数对称且具有紧支集的条件下,证明与第叁章类似的结果.但当核函数不具有紧支集时,数值模拟显示非局部扩散对行波解的存在有较大影响.第五章对具有复发的反应扩散SIR流行病模型的最优控制策略进行了分析,应用最大值原理得到了扩散系统的bang-bang控制条件,并且通过得到的结果给出了对扩散流行病进行最优控制的几种控制策略.(本文来源于《兰州大学》期刊2018-04-01）
魏凤英,林青腾[10]（2018）在《非线性发病率随机流行病模型的动力学行为》一文中研究指出研究了一类具有非线性发病率的随机SEIR传染病模型的绝灭性及平稳分布问题,通过构造合适的Lyapunov函数及控制噪声强度,在适当的条件下,得到模型的全局解存在唯一、指数稳定,且解具有平稳分布及遍历性.利用线性化及Fourier变换,证明了解渐近服从四维正态分布,并给出均值及方差矩阵的表达式.数值模拟验证了我们所得的主要结果.(本文来源于《数学学报(中文版)》期刊2018年01期）
流行病动力学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了埃博拉流行病的传染动力学模型建立及其参数辨识问题,构建了埃博拉流行病的离散logistic动力学模型,给出了参数辨识优化问题,该优化问题可以计算所提离散logistic数学模型的最优参数值.基于世界卫生组织统计的几内亚、塞拉利昂和利比里亚等西非国家的病例数据,拟合出所构建埃博拉离散logistic动力学模型的最优参数值,并对其进行了参数分析.结果表明,埃博拉流行病在每个西非国家的传染情况不相同,而且叁个西非国家的染病者增长率与抑制常数也具有较大的差异.与已有连续logistic模型的参数辨识结果相比,本文离散logistic模型的参数辨识误差值更小,说明离散logistic模型能够更好地描述埃博拉流行病的传染动力学.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
流行病动力学论文参考文献
[1].于智欣,邓敏,徐晓岚,阮冰.我国东部沿海地区乙型肝炎流行病学研究和系统动力学建模仿真[C].第二十八次全国中西医结合肝病学术会议暨2019年全国中西医结合肝病研究进展继续教育学习班论文汇编.2019
[2].曹亚丹,魏顺行,徐恭贤.埃博拉流行病的离散logistic动力学模型及其参数辨识[J].渤海大学学报(自然科学版).2019
[3].梁邀月.两类具有接种的随机SVIR流行病模型的动力学行为研究[D].太原理工大学.2019
[4].苏强.生态流行病动力学模型的稳定性与分支问题[D].重庆理工大学.2019
[5].王雄.动脉瘤性蛛网膜下腔出血的流行病学特征及破裂的血流动力学变化研究[J].河北医药.2019
[6].Yang,C,Lu,L,Warren,JL.基于流行病学、空间、基因组学数据的中国上海内部人口流动与结核病传播动力学研究[J].疾病监测.2018
[7].林梦醒.流行病模型的功能反应动力学分析及毒性进化研究[D].广东工业大学.2018
[8].曲美锋.具有非线性发病率的两类流行病模型的动力学行为分析[D].太原理工大学.2018
[9].朱承澄.具有复发的SIR扩散流行病模型的动力学行为[D].兰州大学.2018
[10].魏凤英,林青腾.非线性发病率随机流行病模型的动力学行为[J].数学学报(中文版).2018
论文知识图
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