一、一类潜伏期和染病期均传染的流行病模型（论文文献综述）
王冲,郭新茹,刘佳文,欧阳秀丹[1]（2021）在《具有潜伏期的传染病模型的稳定性分析》文中研究说明考虑隔离、药物治疗等控制因素,利用动力学方法建立一类潜伏期和染病期均传染,且对潜伏者和染病者进行了隔离,并对染病者进行治疗的六仓室流行病模型,通过构造不变集理论,利用特征根法和Hurwitz判据分析了系统无病平衡点和地方病平衡点的存在性和局部稳定性,得出疾病流行与否的阈值,从而确定出疾病是否消除或疾病是否流行的条件,为传染病的预防与控制提供理论依据。
豆中丽[2]（2021）在《一类潜伏期传染的SEIR模型稳定性分析》文中研究说明该文以一类具有标准发生率且潜伏期具有传染性的SEIR传染病模型为研究对象,首先通过计算得出决定疾病灭绝或持续存在的基本再生数、模型存在的无病平衡点和地方病平衡点,其次运用LaSalle不变集原理和构造适当的Lyapunov函数,证明当R0<1时,无病平衡点的局部和全局渐近稳定,此时流行病将会逐渐趋于灭绝而不会大规模爆发。
王雪萍[3]（2020）在《具有疫苗接种和媒体效应的时滞传染病模型及研究》文中指出伴随着全球化大趋势,新出现和重复出现的传染病正威胁着人们的健康和生活,如甲型H1N1、禽流感H7N9、艾滋病HIV/AIDS,以及正在世界多国蔓延的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）,目前没有很好的治疗药物,严重影响了人类的生存和发展。在新媒体时代,公共卫生部门能够通过互联网、无线通信网、卫星等渠道以及电脑、手机、数字电视机等终端向广大公众及时高效地发布疫情预警并宣传疾病防范措施,提高人们的防控意识。武汉市在COVID-19疫情爆发后采取了“封城”隔离,有效地控制了疾病的传播。疫苗接种是预防某些传染病的一种有效手段,但是接种的疫苗需要经过一段时间才能产生免疫力,即存在免疫时滞。由于媒体播报的数据来源于之前的统计,所以具有时间的滞后性而时滞可能会改变原来动力系统的性质,产生分支现象,因此在建模时考虑时滞对模型的影响会更符合实际。本文构建了三类传染病模型分别来探究媒体播报和免疫时滞的影响,以及目前正在蔓延的COVID-19传播的动力学行为。首先,为了研究媒体播报的滞后性对传染病传播的影响,我们在第二章建立了一类具有时滞的传染病模型,给出了基本再生数的计算公式,分析了平衡点的稳定性,证明了Hopf分支的存在性,并以麻疹为例进行数值模拟。研究结果表明:考虑媒体播报时滞和部分有意识易感人群也有可能被感染,都会使感染者增多,并且推迟达到峰值的时间。其次,在第三章,我们考虑了接种流感疫苗的个体具有确定的免疫期,建立了具有免疫时滞的SEIAR流感模型以探究“媒体、疫苗接种和抗病毒治疗”这三类综合干预措施对流感传播的影响。通过构造Lyapunov函数,并结合Routh-Hurwitz判据分析了无病平衡点和地方病平衡点的稳定性,并给出了免疫时滞非零时地方病平衡点附近存在Hopf分支的充分条件,最后进行了一些数值模拟。模拟结果表明综合考虑三类干预措施是最有效的。最后,针对COVID-19疫情的传播特点,我们将隔离的确诊患者作为一个仓室,在第四章建立了一类隐性感染者和潜伏期患者均具有传染性的SEICAR传染病模型。通过分析各参数对控制再生数和地方病平衡点的灵敏性,提出了三个有效的控制策略。研究结果表明考虑隐性感染者以及潜伏期患者的传染性能够较准确地评估控制再生数,为制定科学的疫情防控方案提供参考。
梁桂珍,郝林莉[4]（2020）在《一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR流行病模型的稳定性》文中研究表明研究了一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR流行病模型,定义了基本再生数R0.并运用Routh-Hurtwiz判据、 Lyapunov函数及LaSalle不变集原理和第二加性复合矩阵证明了当R0<1时,模型存在唯一的无病平衡点P0,且P0全局渐近稳定;当R0>1时,模型存在两个平衡点,无病平衡点P0不稳定,地方病平衡点P*全局渐近稳定.最后进行了数值模拟.
徐凯[5]（2019）在《基于信息传播、个体保护意识和潜伏期的关联信用风险传染研究》文中进行了进一步梳理目前,市场经济横向和纵向一体化发展均得到增强,诸如担保公司、保险公司、企业、银行等信用主体之间的联系越来越紧密,联系方式越来越错综复杂,进而形成了关联信用主体,以下简称关联主体。以关联主体为节点、关联关系为边所构成的网络为关联主体网络。在此网络中,若某些关联主体违约,导致其他关联主体违约或违约概率增大或资信评级下调,称这类信用风险为关联信用风险。关联信用风险在关联关系的传导作用下,不断积聚,一旦爆发,对关联主体网络乃至整个社会经济都具有极强的破坏力。2007年爆发的美国“次贷危机”、2009年引爆的“欧债危机”、近年来国内频发的“债务危机”和“担保危机”等现实,均表明关联信用风险的传染会引发金融危机,是当前经济社会发展中面临的重要风险源。关联主体之间通常存在复杂的关联关系,构成的关联主体网络具有复杂网络特征,因此,关联信用风险在此网络中的传染演化具有复杂系统性特征。信息传播是指关联主体之间信息传递、交流、分享与沟通的过程。本文所指的信息传播包括两大类,一类是风险信息的传播,另一类是预防信息的传播。信息传播会影响关联主体的行为决策,关联主体随之产生个体反应,个体反应强度与周围采纳和传播同样信息的邻居节点的数量通常呈正相关,进而形成个体保护意识,但信息传播存在的不对称性导致关联信用风险传染往往存在潜伏期。关联主体网络中关联信用风险的信息传播,促成了关联主体的个体保护意识,个体保护意识的强或弱一般与关联主体所遭受的损失相关。由此可见,关联信用风险的传染不仅与信息传播有关,而且与个体保护意识相关,同时还涉及到潜伏期。基于此,本文运用复杂网络理论和传染动力学相关知识,基于信息传播的视角,考虑个体保护意识和潜伏期,对关联信用风险传染展开研究。本文的研究主要包括以下三个方面:第一,构建了关联主体网络中关联信用风险传染的基础动力学模型。进一步,在关联主体网络中,仅有风险信息传播的情景下,嵌入风险信息传播及其滞后性和个体保护意识,构建关联信用风险传染的改进模型,进而揭示关联信用风险传染的影响机理。首先,从风险信息传播的视角,探讨风险信息传播对关联信用风险传染的影响机理,并进行数值仿真分析。研究表明,个体反应在风险信息对关联信用风险传染的影响过程中起中介作用;关联信用风险的传染阈值与真实和虚假风险信息的传播效率均无关,但与关联主体网络结构和感染主体移出率有关;当关联信用风险传染趋于稳定时,感染主体的密度（所占比例）与真实和虚假风险信息的传播效率均存在显着关系,并且感染主体的密度对真实和虚假风险信息的敏感性相当。其次,探讨了风险信息传播的滞后性对关联信用风险传染的影响。研究表明,风险信息传播的滞后性不会影响有风险平衡点的稳定性;而且,有风险稳定状态下,关联主体网络中有保护意识易感主体的密度、感染主体的密度、风险意识的累计密度均与网络结构无关,但受到感染主体的移出率、风险信息的有效传播率等参数的影响。最后,从个体保护意识的视角,探讨风险信息促成的个体保护意识对关联信用风险传染的影响机理,并在无标度网络中进行数值仿真分析。研究发现,感染主体数量、个体反应强度、有保护意识的易感主体比例与关联信用风险传染阈值正相关;考虑个体保护意识、增强易感主体反应强度以及提高有保护意识的易感主体比例能够有效抑制关联信用风险的传染速度和传染规模,并且能够延缓关联信用风险高峰期的到来。第二,在关联主体网络中,不仅存在风险信息,还有预防信息,嵌入双重信息传播,构建关联信用风险传染的改进动力学模型,进而揭示了双重信息传播情景下,关联信用风险传染的影响机理。研究发现,关联信用风险的传染阈值与警觉度、救助度和邻居节点数相关,且个体保护意识对关联信用风险的爆发具有明显的抑制作用;警觉度和救助度均是影响感染主体密度和免疫主体密度的重要因素;警觉度和救助度的强弱会影响关联信用风险的传染规模。对比研究发现,风险信息对关联信用风险传染规模影响较大,而预防信息只在特定的有效传染率区间,且对关联信用风险传染规模影响较小。第三,根据潜伏期是否具有传染性,分别构建关联信用风险传染的改进动力学模型,并在此基础上讨论了关联信用风险传染的影响机理。首先,假定潜伏期不具有传染性而仅仅感染期具有传染性,分析网络中关联信用风险传染的稳定状态,并在关联主体BA无标度网络环境中,探讨了关联信用风险传染的影响因素对稳定状态的影响。然后,考虑潜伏期和感染期均具有传染性的双重传播路径,分析网络中关联信用风险传染的稳定状态,并在一般关联主体网络环境中,探讨了关联信用风险传染的影响因素对稳定状态的影响。研究表明,无论潜伏期是否具有传染性,关联信用风险的传染阈值均与网络拓扑结构和潜伏主体的潜伏期相关,当处于稳定状态时,感染主体密度均与潜伏主体的潜伏期呈反向变化。当潜伏期不具有传染性时,关联信用风险传染演化过程相对简单,关联信用风险的传染阈值除与网络拓扑结构有关之外,仅与感染主体的传染效应和移出率相关,当处于稳定状态时,感染主体的密度与其移出率和关联主体的死亡率呈反向变化。当潜伏期具有传染性时,关联信用风险的传染演化更加复杂,关联信用风险的传染阈值除与网络拓扑结构有关之外,还与潜伏期传染率和感染期传染率呈同向变化,当处于稳定状态时,潜伏主体密度与潜伏期及其传染率呈同向变化,与感染期呈反向变化,并且感染主体密度与感染期及其传染率呈同向变化。换言之,关联信用风险的传染受到潜伏期的影响,相较于潜伏期不具有传染性,潜伏期具有传染性对关联信用风险传染的影响更复杂。
郝林莉[6]（2019）在《几类具有潜伏期的流行病模型的稳定性分析》文中认为本文主要对三类具有潜伏期的流行病模型的稳定性进行了分析,得到了基本再生数R0,验证了模型平衡点的存在性,获得了无病平衡点和地方病平衡点的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性的充分条件,并最后通过数值模拟验证了所得结论的正确性.第一章,主要介绍了具有潜伏期的流行病模型的研究背景、现状、及本文所需的预备知识.第二章,研究了一类具有连续接种免疫和潜伏期的SEIV R流行病模型,通过计算下一代矩阵得到了判断疾病流行与否的阈值——基本再生数R0.并运用Routh-Hurwitz判据、Lyapunov函数以及LaSalle不变集原理证明了当R0<1时,模型存在唯一的无病平衡点P0,且P0全局渐近稳定;当R0>1时,模型存在两个平衡点:无病平衡点P0和地方病平衡点P*,无病平衡点P0不稳定,地方病平衡点P*全局渐近稳定.进而得到在疾病防控中可以通过增加疫苗接种的比率θ来降低基本再生数R0,从而防止疾病蔓延.第三章,研究了一类潜伏期和染病期都具有传染性的SEIQR流行病模型,定义了基本再生数R0.并运用Routh-Hurwitz判据、Lyapunov函数、LaSalle不变集原理和第二加性复合矩阵证明了刍R0<1时,模型存在唯一的无病平衡点P0,且P0全局渐近稳定;当R0>1时,模型存在两个平衡点:无病平衡点P0和地方病平衡点P*,无病平衡点P0不稳定,地方病平衡点P*全局渐近稳定.第四章,研究了一类具有潜伏期和治疗控制的流行病模型,给出了判断疾病流行与否的阈值——基本再生数R0.并运用Routh-Hurwitz判据、Lyapunov函数以及LaSalle不变集原理证明了当R0<1时,模型存在唯一的无病平衡点P0,且P0全局渐近稳定;当R0>1时,模型存在两个平衡点:无病平衡点P0和地方病平衡点P*,无病平衡点P0不稳定,地方病平衡点P*全局渐近稳定.进一步得到了,在疾病治疗控制中可以通过增加接受治疗的患者比例p来降低基本再生数R0,使得R0<1,从而防止疾病蔓延.
杨金根,王铁英,张萍[7]（2017）在《潜伏期和染病期均传染且具脉冲接种的传染病模型》文中指出研究了一类潜伏期和染病期均传染且具脉冲接种的SEIRS传染病模型,考虑了标准发生率和垂直传染,讨论了无病周期解的存在性和全局稳定性,揭示了潜伏期和染病期传染对流行病发展趋势的共同影响.
宋燕,刘薇,周晶[8]（2015）在《一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR模型的全局稳定性》文中认为研究一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR传染病模型,得到疾病流行与否的阈值R0.运用Lyapunov函数方法、LaSalle不变性原理及第二加性复合矩阵理论证明了当R0≤1时无病平衡点全局渐近稳定,当R0>1时地方病平衡点全局渐近稳定.
张瑜,任泽洙[9]（2015）在《潜伏期具有传染性的SEIRS流行病模型的全局稳定性》文中指出研究一类潜伏期和染病期均具有传染性和康复可能的SEIRS流行病模型,确定了疾病流行与否的阈值,利用Routh-Hurwitz判据和LaSalle不变集原理得到无病平衡点的全局渐近稳定性,并借助广义Bendixson-Dulac定理得到地方病平衡点的全局渐近稳定性,最后给出数值模拟.
张瑜[10]（2014）在《一类潜伏期具有传染性的流行病模型的稳定性》文中认为研究一类潜伏期和染病期均具有传染性和康复可能的SEIQ流行病模型,确定了疾病流行与否的阈,利用Routh-Hurwitz判据和LaSalle不变集原理得到无病平衡点的全局渐近稳定性,并借助广义Bendixson-Dulac定理得到地方病平衡点的全局渐近稳定性,最后将隔离率作为控制变量,用范数指标函数作为衡量控制变量的标准,得出该模型最优控制元的存在惟一性.
二、一类潜伏期和染病期均传染的流行病模型（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、一类潜伏期和染病期均传染的流行病模型（论文提纲范文）
（1）具有潜伏期的传染病模型的稳定性分析（论文提纲范文）
| 1 无病平衡点和地方病平衡点的存在性 |
| 2 平衡点的稳定性 |
| 三、结论 |
（2）一类潜伏期传染的SEIR模型稳定性分析（论文提纲范文）
| 1 模型建立 |
| 2 基本再生数和无病平衡点的稳定性 |
| 3 结语 |
（3）具有疫苗接种和媒体效应的时滞传染病模型及研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 传染病 |
| 1.1.2 传染病数学模型 |
| 1.1.3 传染病的防控措施 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.3.1 基本再生数R_0 |
| 1.3.2 稳定性理论 |
| 1.3.3 VOLTERRA型函数 |
| 1.3.4 时滞微分方程HOPF分支性质 |
| 第2章 一类具有媒体播报时滞的传染病模型的HOPF分支和稳定性 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数学模型的构建 |
| 2.3 平衡点分析 |
| 2.4 稳定性分析 |
| 2.4.1 当时滞等于零时,平衡点的稳定性分析 |
| 2.4.2 当时滞大于零时,地方病平衡点的稳定性 |
| 2.5 数值模拟 |
| 2.6 总结与讨论 |
| 第3章 具有免疫时滞和综合干预措施的流感模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.3 平衡点分析 |
| 3.4 稳定性分析 |
| 3.4.1 当时滞等于零时,平衡点的稳定性分析 |
| 3.4.2 当时滞大于零时,地方病平衡点的稳定性以及HOPF分支的存在性 |
| 3.5 数值模拟 |
| 3.6 结论 |
| 第4章 一类潜伏期和隐性感染者均具有传染性的COVID-19 传染病模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.3 模型的稳定性分析 |
| 4.4 R_c与E_1的灵敏性分析 |
| 4.5 结论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间主要研究成果 |
（4）一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR流行病模型的稳定性（论文提纲范文）
| 1 模型的建立 |
| 2 基本再生数的确定和平衡点的存在性 |
| 3 无病平衡点的稳定性 |
| 4 地方病平衡点的稳定性 |
| 5 数值模拟 |
（5）基于信息传播、个体保护意识和潜伏期的关联信用风险传染研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究的理论与现实意义 |
| 1.4 主要的研究内容与技术路线 |
| 1.5 可能的创新之处 |
| 第二章 文献综述及相关理论基础 |
| 2.1 关联信用风险的概念与研究现状 |
| 2.1.1 信用风险的概念 |
| 2.1.2 关联信用风险的概念 |
| 2.1.3 关联信用风险的研究现状 |
| 2.2 复杂网络理论及研究现状 |
| 2.2.1 复杂网络理论简介 |
| 2.2.2 复杂网络传染动力学简介 |
| 2.2.3 基于复杂网络的金融风险传染研究 |
| 2.3 复杂网络中关联信用风险传染及相关研究 |
| 2.4 复杂网络中信息传播、个体保护意识和潜伏期的相关研究 |
| 2.4.1 信息传播和个体保护意识的相关研究 |
| 2.4.2 具有潜伏期的传染动力学研究 |
| 2.5 简要述评 |
| 第三章 嵌入复杂网络的关联信用风险传染基础动力学模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传染动力学模型应用于关联信用风险传染研究的合理性分析 |
| 3.3 模型构建 |
| 3.3.1 关联信用风险传染的SIS基础动力学模型 |
| 3.3.2 关联信用风险传染的SIR基础动力学模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 风险信息传播对关联信用风险传染的影响机理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 风险信息传播对关联信用风险传染的影响 |
| 4.2.1 基本假设 |
| 4.2.2 风险信息传播对关联信用风险传染的影响分析 |
| 4.2.3 改进模型构建及分析 |
| 4.2.4 数值仿真 |
| 4.3 风险信息传播的滞后对关联信用风险传染的影响 |
| 4.3.1 基本假设 |
| 4.3.2 改进模型构建 |
| 4.3.3 模型分析 |
| 4.4 风险信息传播促成的个体保护意识对关联信用风险传染的影响 |
| 4.4.1 基本假设 |
| 4.4.2 个体保护意识与关联信用风险传染的相互影响分析 |
| 4.4.3 改进模型构建及分析 |
| 4.4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 双重信息传播对关联信用风险传染的影响机理 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双重信息传播情景下关联信用风险传染模型 |
| 5.2.1 基本假设 |
| 5.2.2 双重信息传播对关联信用风险传染的影响分析 |
| 5.2.3 改进模型建立及分析 |
| 5.3 基于BA无标度网络的数值仿真分析 |
| 5.3.1 感染主体密度的数值仿真分析 |
| 5.3.2 免疫主体密度的数值仿真分析 |
| 5.3.3 关联信用风险传染规模的数值仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 潜伏期对关联信用风险传染的影响机理 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 潜伏期不具有传染性的情景 |
| 6.2.1 基本假设 |
| 6.2.2 改进模型构建 |
| 6.2.3 模型及传染阈值分析 |
| 6.2.4 数值仿真 |
| 6.3 潜伏期具有传染性的情景 |
| 6.3.1 基本假设 |
| 6.3.2 改进模型构建及分析 |
| 6.3.3 传染阈值参数敏感性分析 |
| 6.3.4 数值仿真 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 研究总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得的成果 |
（6）几类具有潜伏期的流行病模型的稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及现状 |
| §1.2 预备知识 |
| 第二章 一类具有连续接种和潜伏期的流行病模型的稳定性分析 |
| §2.1 模型的建立 |
| §2.2 基本再生数的确定及平衡点的存在性 |
| §2.3 平衡点的局部渐近稳定性 |
| §2.4 平衡点的全局渐近稳定性 |
| §2.5 数值模拟 |
| 第三章 一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR流行病模型的稳定性 |
| §3.1 模型的建立 |
| §3.2 基本再生数的确定及平衡点的存在性 |
| §3.3 无病平衡点的稳定性 |
| §3.4 地方病平衡点的稳定性 |
| §3.5 数值模拟 |
| 第四章 一类具有潜伏期和治疗控制的流行病模型分析 |
| §4.1 模型的建立 |
| §4.2 基本再生数的确定及平衡点的存在性 |
| §4.3 平衡点的局部渐近稳定性 |
| §4.4 平衡点的全局渐近稳定性 |
| §4.5 数值模拟 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 致谢 |
（7）潜伏期和染病期均传染且具脉冲接种的传染病模型（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 模型 |
| 2 无病周期解的存在性和稳定性 |
| 3 结语 |
（8）一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR模型的全局稳定性（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 模型的建立及平衡点的存在性 |
| 3 无病平衡点的稳定性 |
| 4 地方病平衡点的稳定性 |
（10）一类潜伏期具有传染性的流行病模型的稳定性（论文提纲范文）
| 1 模型描述 |
| 2 SEIQ模型传播系统的稳定性分析 |
| 3 SEIQ模型传播系统的最优控制问题 |
四、一类潜伏期和染病期均传染的流行病模型（论文参考文献）
- [1]具有潜伏期的传染病模型的稳定性分析[J]. 王冲,郭新茹,刘佳文,欧阳秀丹. 大庆师范学院学报, 2021(06)
- [2]一类潜伏期传染的SEIR模型稳定性分析[J]. 豆中丽. 科技资讯, 2021(08)
- [3]具有疫苗接种和媒体效应的时滞传染病模型及研究[D]. 王雪萍. 北京建筑大学, 2020(07)
- [4]一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR流行病模型的稳定性[J]. 梁桂珍,郝林莉. 西南师范大学学报(自然科学版), 2020(03)
- [5]基于信息传播、个体保护意识和潜伏期的关联信用风险传染研究[D]. 徐凯. 电子科技大学, 2019(04)
- [6]几类具有潜伏期的流行病模型的稳定性分析[D]. 郝林莉. 郑州大学, 2019(08)
- [7]潜伏期和染病期均传染且具脉冲接种的传染病模型[J]. 杨金根,王铁英,张萍. 信阳师范学院学报(自然科学版), 2017(03)
- [8]一类潜伏期和染病期均传染的SEIQR模型的全局稳定性[J]. 宋燕,刘薇,周晶. 数学的实践与认识, 2015(22)
- [9]潜伏期具有传染性的SEIRS流行病模型的全局稳定性[J]. 张瑜,任泽洙. 生物数学学报, 2015(03)
- [10]一类潜伏期具有传染性的流行病模型的稳定性[J]. 张瑜. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2014(03)