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基于传染病模型的情绪传播机制与影响因素的研究

时间:2016-12-05 16:18来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是系统工程论文,本文从生活实际中结合传染病模型研究了地铁恐慌情绪传播 SIS 模型以及投资者情绪传播 SIRS 模型。
第一章  绪论 
 
1.1 研究背景及研究意义
城市化的迅速发展和人口的急速增长,人们对传统的公共交通及私家交通工具的需求也迅速增加。虽然现在传统的公共交通及私家交通工具越来越多,但实际情况是其不但无法满足城市发展的需求反而给城市带来了越来越严重的交通拥挤、事故等问题,为了解决城市交通拥挤,地铁应运而生,由于地铁能源使用效率高、无污染、速度快、载客容量大、安全性等优点成为人们出行的第一选择工具。但是由于地铁小而封闭的空间里人口密度很大,一旦发生紧急事件很容易造成恐慌的迅速蔓延引起混乱,不仅可能导致人们心理恐慌而且可能会对政治经济社会生活造成严重损害、对公共交通和社会秩序造成严重的影响。“恐慌”是对报警或是突然产生的恐惧而过度紧张的情感,通常会直接影响人们的身体易导致采取过度或是不明智的方式以确保安全。人群恐慌现象是由一定数量的被暴露于危险情况的人造成的一种特殊形式的集体行为。严格意义上来说一个人的恐慌可以轻松地扩散至其附近区域,直到导致整个群体发生非理性行为。赵来军和 Cruz等人[1-2]研究证实破坏性的谣言会引起不必要的公众恐慌并且导致群体性事件。恐慌会加大不可控行为的发生的概率,导致出现二次灾难。因此,我们必须关注紧急情境下乘客心理情绪。哪些因素影响着事态的发展更是迫在眉睫需要解决。针对以上问题,在详细了解情绪传播特点后,根据其特点建立恐慌传染模型,探索基于个体的情感传播特点和预测。 
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1.2 国内外研究现状
近年来,国家和国际地铁运输系统发生越来越多的紧急事件,这对地铁安全带来了巨大的挑战。有关于地铁突发事件的相关研究只是考虑乘客安全,几乎没有考虑到紧急情况对乘客的心理影响:张苏里等人[5]分析了地铁车站紧急情况的特征在使用模糊网络分析评价指标体系的基础之上综合评价了地铁紧急疏散能力;邹宗峰等人[6]针对以前地铁车站紧急情况中医疗机构选择方法的不足引进新的评价方法:模糊神经网络方法,对地铁车站紧急事件的影响因素、医疗机构条件进行综合分析,构建了一个模糊神经网络评价模型,从而推导出在地铁紧急情况下医疗机构的选择的评价估值,并验证新方法是有效的、可行的和高度准确的;李萍[7]和胡龙华等人[8]分析地铁所面临的紧急事件的风险、监督的框架、报警和紧急系统的基础之上建立了地铁车站紧急情况下的应急系统。更多研究致力于如何在地铁紧急情况中建立紧急疏散模型:杨培中等人[9]为了减少火灾紧急疏散模拟的仿真时间和成本使用离散的设计方法(DDM)应用于地铁系统研究火灾紧急疏散中不同参数的影响,得出释热率在火灾紧急疏散中的影响很小,火源位置、乘客荷载、通风条件和材料性质对火灾紧急疏散有很大影响,并且得出这五个参数有一个耦合函数;万佳慧等人[10]对地铁环境中发生生物恐怖主义事件时利用社会力模型的基本原理结合高斯模型提出了一种人群疏散仿真的方法,实验证实受影响的人数以及气体浓度等参数可以估计,支持了快速、有效的应急决策;雷文君等人[11]模拟的地铁一个巨大的运输终端人群的疏散过程,通过同一个基于代理模型模拟不同情况下的疏散过程,发现随着乘客密度的增加疏散效率反而下降,乘客密度和疏散时间存在一个线性关系,不同的乘客密度对应于不同的关键出口宽度,然而自动检票闸机的存在对疏散时间和趋势几乎没有影响。以上研究都没有考虑到在地铁环境中一旦发生紧急事件,乘客恐慌情绪传播影响的重要性。人们心理紧张达到一定水平会引起心理恐慌,个人会失去理性和责任,然后显示了冲动,很可能表现出反社会行为。两个最常见和最深远的模型,最初用于描述病毒传播机制的 SIS 模型[12]和 SIR 模型[13],也用于彻底研究危机信息的感染和沟通过程[14-21],Hsien 等人[22]考虑到病毒免疫的时效性建立了一个复杂的异构网络 SIRS 传染病模型描述现实的感染传播。Low  等人[23]  建立定量模型来研究非理性的群体行为的特征,他认为集体行为的发生是因为相对自发行为和混乱局面的情况下,依赖于每个参与者的刺激。
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第二章  预备知识 
 
通过分析传染病的传播模型,能够比较深入的理解传染病的传播过程。本文研究方法的主要集中在构建新的传染模型,以及 Matlab 仿真方法和控制变量法。本章节对几种经典传染病模型,以及 Lyapunov 稳定性理论进行介绍。 
2.1 SIRS 模型 
在传染病动力学中,SIR 传染病模型是 Kermack 和 Mckendrick 在 1927 年采用动力学方法建立的传染病模型。至今仍被广泛的应用和不断发展。在该模型中,健康者与易感染者一旦接触必定有一定的传染率。由微分方程组(2.2)可知,在传染病传播过程中,一方面,易感染者被感染的概率越大,病毒的传播范围越大,感染者数量不断増多;另一方面,移除率?越小,即感染者恢复的概率越低,病毒传播生命周期也将越长。因此,在控制病毒传播的过程中,必须尽量减低病毒的有效传播率,同时増强感染个体的免疫力。 
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2.2  李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论 1892 年俄国学者李雅普诺夫(Lyapunov)提出确定稳定性的更一般理论,给出了两种判别方法:李雅普诺夫(Lyapunov)第一法和李雅普诺夫(Lyapunov)第二法。通过求解系统微分方程,根据解的性质来判断相同的稳定性;将非线性系统在平衡态附近线性化,即在平衡态求其一次 Taylor 展开式,然后解出这一次展开式表示的线性化方程的特征值,根据所有特征值(或极点)在复平面上分布情况来判断系统在零输入的情况下的稳定性来讨论非线性系统的稳定性问题。该方法也仅能适用于非线性定常系统或线性定常系统,而不能推广至时变系统。 
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第三章 地铁紧急情况中非线性接触率 SIS 恐慌传播模型 ........... 10 
3.1  地铁紧急情况中非线性接触率 SIS 恐慌传播模型构建 .... 10 
3.2  计算阈值和解........ 11 
3.3 SIS 模型的李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性分析 ........... 13 
3.4  数值仿真........ 16 
3.5 本章小结........ 18 
第四章 投资者情绪传播 SIRS 模型的影响因素分析 ...... 20 
4.1  数据处理........ 20 
4.2 SIRS 投资者情绪传播模型的构建 ....... 21 
4.3  计算基本再生数和解.... 24 
4.4 SIRS 模型的稳定性分析 ...... 25 
4.5  数值仿真........ 28 
4.6  本章小结........ 33 
第五章 总结与展望 ......... 35
 
第四章 投资者情绪传播 SIRS 模型的影响因素分析 
 
地铁紧急情况中乘客的恐慌情绪很明显会带来各个方面的压力以及负面的影响。更多时候人们情绪的感染往往具有影响不确定性和状态不确定性,在一定的环境下也可能出现不同的情绪导致不同的状态,在股票市场中的投资者情绪的感染与投资者们的切身利益息息相关并且立竿见影。股票市场中,投资者在享受投资收益的同时也要承担投资的风险,个体投资者情绪总会受到股市投资气氛和周围投资者情绪影响,情绪影响的概率也是因人而异,甚至有一些较理性投资者并不会受周围投资者的情绪影响只会受股市投资气氛影响。利用复杂网络理论并借鉴SIR传染病模型和谣言传播ISR模型来研究投资者情绪传播的文章并不多,且多少有一些不足,多是将投资者行为与股市利益进行宏观研究,忽略了投资者的情绪传播对投资者的决策行为的影响进行微观研究。在本章节中,建立了基于复杂网络的金融市场投资关联网络,构建了其网络中投资者情绪传播模型,研究的主要目的是揭示投资者情绪相互影响的关系,找出影响股市稳定健康可持续发展的关键因素,从而提出相应的建议,也为投资者提供投资决策参考的新视角。为股票市场投资者情绪传播研究提供了新的思路。对投资关联网的研究有助于针对性地调控金融市场,促进金融市场的稳定健康可持续发展。 
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总结
 
该课题首先在观察分析特定情景中情感的传播特点,发现生活中存在的问题,基于复杂网络理论知识,结合传染病经典模型,简单梳理相关知识。考虑到在地铁紧急情况环境中人的行为接触非线性这一特质,模拟构建乘客恐慌传播的加入非线性接触的 SIS 恐慌传播模型以及 SIRS 投资者情绪传播模型,分别用李雅普诺夫(Lyapunov)第一法和第二法分析讨论了 SIS 模型和 SIRS 模型的稳定性,并用 Matlab 数值仿真验证系统稳定性,进一步控制变量法分析研究恐慌传播和情绪传播的影响因素和趋势。得出结论:构建的描述地铁紧急情境中乘客恐慌的非线性接触率 SIS 模型的动力学特征完全由阈值c? 决定,当 ?1c? 时,乘客恐慌最终会消失(图 3.1);当 ?1c? 时,恐慌将在一定水平传播下去(图 3.2)。总结出恐慌因素? ,恐慌率? ,平静率? 是非线性接触率 SIS 恐慌蔓延模型三个关键参数。以及 SIRS 投资者情绪传播模型中免疫率? 和免疫损失率 ? 对最终情绪受到感染的投资者数量有很大的影响,可以迅速减少情绪的传播。尽管本课题基于传染病模型和复杂网络基本理论,以生活实际体验为基准构建了尽可能符合生活实际的两种模型来研究这两类问题,但是,本课题中仍有一些需要深究和仔细研讨的地方,今后打算从以下几个方面完善研究: 
(1)本文从生活实际中结合传染病模型研究了地铁恐慌情绪传播 SIS 模型以及投资者情绪传播 SIRS 模型。后续,我们可以从加入反馈机制等加入更多的实际因素的角度作进一步研究,进一步揭示情绪传播机制。 
(2)本文试图从情绪对行为的影响这个角度出发来构建一个分析框架,然而情绪倾向不一定能导致行为的改变,在某个特定的环境中大环境氛围对人们的情绪影响也不容小觑等等因素没有加入对模型的考虑,仅仅作为一种尝试,今后工作可以加选择和控制合理的参数的范围,使模型的构建和仿真分析具有更实际的应用价值和现实意义,逐步完善这个分析框架。 
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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