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幾類禽流感模型穩(wěn)定性分析

發(fā)布時間:2017-10-30 02:32

  本文關(guān)鍵詞:幾類禽流感模型穩(wěn)定性分析


  更多相關(guān)文章: 動力學模型 禽流感 飽和發(fā)生率 Lyapunov函數(shù) 全局穩(wěn)定


【摘要】:人感染禽流感,是由禽流感病毒引起的人類疾病。禽流感病毒屬于甲型流感病毒,根據(jù)禽流感病毒對禽類的致病性不同分為高、中、低/非治病性三級。高致病性的禽流感不僅導致了染病人類的大量死亡,而且對家禽養(yǎng)殖業(yè)造成了很大的損失。所以研究禽流感的傳播感染途徑對其預防和治療具有積極作用。 本文根據(jù)實際情況針對疾病發(fā)生率、個體出生、免疫治療等因素會對禽流感的傳播有重要影響,利用傳染病動力學、微分方程定性和穩(wěn)定性等相關(guān)理論和研究方法建立了相應的模型,并對系統(tǒng)的穩(wěn)定性進行了深入的分析討論和數(shù)值模擬。 首先,給出了具有飽和發(fā)生率的高致病性禽流感模型,得到了決定該系統(tǒng)的全局動態(tài)性和疾病爆發(fā)的閾值,并分析了該系統(tǒng)無病平衡點和正平衡點的全局穩(wěn)定性,然后對系統(tǒng)進行數(shù)值模擬分析了理論的準確性。 其次,給出了具有治療免疫和免疫失效的禽流感模型,利用下一代矩陣原理得出系統(tǒng)的基本再生數(shù),應用Hurwitz判據(jù)證明了系統(tǒng)的局部穩(wěn)定性,構(gòu)造了lyapunov函數(shù)分析證明了平衡點的全局穩(wěn)定性。最后通過數(shù)值模擬驗證結(jié)果的正確性,并用數(shù)值模擬直觀的展示了接種免疫對禽流感控制的影響。 最后,給出了具有Logistic高致病性禽流感模型,采用譜半徑的方法計算出系統(tǒng)的基本再生數(shù),,并分析了系統(tǒng)在無病平衡點和正平衡點的穩(wěn)定性。最后通過數(shù)值模擬證明結(jié)論的正確性。同時,發(fā)現(xiàn)隔離措施對控制禽流感的傳播很有用。
【關(guān)鍵詞】:動力學模型 禽流感 飽和發(fā)生率 Lyapunov函數(shù) 全局穩(wěn)定
【學位授予單位】:中北大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:O175
【目錄】:
  • 摘要7-8
  • ABSTRACT8-10
  • 第一章 引言10-17
  • 1.1 研究背景及意義10-12
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
  • 1.3 主要研究內(nèi)容15-17
  • 第二章 具有飽和發(fā)生率的高致病性禽流感模型的穩(wěn)定性分析17-27
  • 2.1 預備知識17-19
  • 2.1.1 有效接觸率與疾病的發(fā)生率17
  • 2.1.2 基本再生數(shù)定理及Lyapunov穩(wěn)定性理論17-18
  • 2.1.3 Routh-Hurwitz判據(jù)18-19
  • 2.2 模型的建立19-20
  • 2.3 模型的動力學分析20-24
  • 2.3.1 無病平衡點的全局穩(wěn)定性20-22
  • 2.3.2 正平衡點的全局穩(wěn)定性22-24
  • 2.4 數(shù)值模擬24-26
  • 2.5 本章小結(jié)26-27
  • 第三章 具有預防接種的禽流感模型的穩(wěn)定性分析27-39
  • 3.1 模型的建立27-28
  • 3.2 模型的動力學分析28-34
  • 3.2.1 平衡點的存在性28-31
  • 3.2.2 無病平衡點的全局穩(wěn)定性31-33
  • 3.2.3 正平衡點的全局穩(wěn)定性33-34
  • 3.3 數(shù)值模擬34-37
  • 3.4 本章結(jié)論37-39
  • 第四章 具有Logistic增長的高致病性禽流感模型分析39-47
  • 4.1 模型的建立39-40
  • 4.2 模型的動力學分析40-44
  • 4.2.1 平衡點的存在性40-41
  • 4.2.2 無病平衡點的全局穩(wěn)定性41-42
  • 4.2.3 正平衡點的全局穩(wěn)定性42-44
  • 4.3 數(shù)值模擬44-46
  • 4.4 本章小結(jié)46-47
  • 結(jié)束語47-48
  • 參考文獻48-54
  • 攻讀碩士學位期間研究成果54-55
  • 致謝55-56

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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10 郭樹敏;郭麗娜;李學志;;具有飽和治療的禽流感動力學模型的研究[J];數(shù)學的實踐與認識;2010年03期



本文編號:1115740

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