本發(fā)明屬于計算機，特別涉及一種基于sirs的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型及利用該模型的病毒傳播模擬方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、病毒的傳播是一個復(fù)雜的過程，涉及到多種因素，包括感染者的行為、環(huán)境條件、病毒的特性等。其中，人群的行為模式對病毒的傳播有著重要的影響，例如超級傳播者這類特殊人群以及醫(yī)生、警察、外賣員這類具有服務(wù)性質(zhì)的人群，由于他們的行為模式和接觸網(wǎng)絡(luò)的不同，對病毒的傳播產(chǎn)生的影響也不同。

2、此外，病毒的傳播方式也是也是影響病毒傳播的重要因素。除了直接的人際接觸，氣溶膠傳播也是一種重要的傳播途徑。氣溶膠時指空氣中的微小顆粒，這些顆?？梢詳y帶病毒，通過空氣流動傳播到遠處，從而感染更多的人。

3、多年來，針對疾病傳播的模擬研究在不斷的發(fā)展，但現(xiàn)有的模型大多數(shù)都是基于一些簡化的假設(shè)，這些模型往往忽略了不同感染者的傳播能力存在差異性，或是忽略了病毒的傳播途徑。這些假設(shè)可能會導(dǎo)致模型的預(yù)測結(jié)果與實際情況存在一定的偏差。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、綜上，已有的基于可移動節(jié)點的動態(tài)傳播網(wǎng)絡(luò)與真實社會中的病毒傳播并不完全一致，為了更加貼合現(xiàn)實病毒傳播環(huán)境，本發(fā)明提供一種基于sirs的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模擬方法和裝置，通過在原有動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的傳播模型的基礎(chǔ)上細化感染人群和傳播途徑，考慮可用醫(yī)療資源和疫苗對病毒傳播的影響，從數(shù)值上量化各因素對病毒傳播的影響，從而為抑制病毒的傳播提供理論參考。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

3、在一方面，本發(fā)明提供一種基于sirs的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型構(gòu)建方法，包括步驟如下：

4、步驟1：首先定義動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型中節(jié)點包含的信息；

5、步驟2：構(gòu)建一個具有周期性邊界條件的正方形區(qū)域，其邊長為l，在這個正方形區(qū)域內(nèi)存在n個可以任意自由移動的節(jié)點，初始化節(jié)點的參數(shù),確定特殊節(jié)點、服務(wù)職業(yè)的節(jié)點以及接種疫苗的節(jié)點數(shù)量，設(shè)置初始的感染節(jié)點數(shù)。

6、步驟3：更新節(jié)點的位置信息，更新氣溶膠傳播區(qū)的信息；

7、步驟4：基于sirs的傳播算法對各節(jié)點的狀態(tài)信息進行更新；

8、步驟5：計算時間步t中i狀態(tài)的節(jié)點總數(shù)、癥狀為特殊狀態(tài)的i狀態(tài)節(jié)點數(shù)、職業(yè)為服務(wù)職業(yè)的i狀態(tài)節(jié)點數(shù)，以及在此時間步中沒有得到有效醫(yī)療資源救治而死亡的節(jié)點數(shù)；

9、步驟6：重復(fù)步驟3至步驟5直到完成一次模擬所需的時間步長度t＝tmax，即完成一次模擬。

10、進一步的，步驟1具體方法如下：

11、動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型中節(jié)點包含的信息，包括：

12、x:節(jié)點當(dāng)前在水平方向上的坐標(biāo)；

13、y：節(jié)點當(dāng)前在豎直方向上的坐標(biāo)；

14、r：節(jié)點的接觸半徑；

15、status：節(jié)點的狀態(tài)，包括：s狀態(tài)、i狀態(tài)、r狀態(tài)；

16、symptom：節(jié)點的癥狀，包括：0表示普通癥狀、1表示特殊癥狀；

17、carrier：節(jié)點的移動方式，包括：0表示一般、1表示快速；

18、service：節(jié)點的職業(yè)，包括：0表示普通職業(yè)、1表示服務(wù)職業(yè)；

19、vac：節(jié)點的疫苗接種狀態(tài)，包括：0表示未接種、1表示已接種；

20、其中，針對上述symptom中節(jié)點的癥狀，其特殊癥狀包括三類：1)對比普通感染者具有更強的傳染能力，對應(yīng)于現(xiàn)實中體內(nèi)病毒載荷量高的人；2)對比普通感染者具備更大的接觸范圍，對應(yīng)現(xiàn)實中有更多人際關(guān)系的人；3)對比普通感染節(jié)點具備更快的移動速度，對應(yīng)于現(xiàn)實中從流行區(qū)離開至非流行區(qū)的人。

21、針對上述service中的服務(wù)職業(yè)節(jié)點，特指類比于現(xiàn)實中的快遞人員、外賣人員等需要長時間進行移動的服務(wù)行業(yè)人群。

22、針對上述特殊癥狀中的3)和節(jié)點的職業(yè)為服務(wù)的節(jié)點，其carrier為1，其余節(jié)點的carrier為0.

23、t：記錄節(jié)點處于某一狀態(tài)的時間；

24、s狀態(tài)、i狀態(tài)、r狀態(tài)在病毒傳播中的演變規(guī)則定義如下：

25、s→i：發(fā)生感染；

26、i→r：感染τi個時間步后；

27、r→s：在τr個時間步后恢復(fù)；

28、其中τi表示節(jié)點處于i狀態(tài)的時長，τr表示節(jié)點處于r狀態(tài)的時長。

29、當(dāng)i狀態(tài)的節(jié)點在區(qū)域內(nèi)移動后會在途徑位置形成氣溶膠傳播區(qū)，傳播區(qū)的相關(guān)參數(shù)如下：

30、xa：傳播區(qū)在水平方向上的坐標(biāo)；

31、ya：傳播區(qū)在豎直方向上的坐標(biāo)；

32、ra：傳播區(qū)的接觸半徑，其值默認為對應(yīng)節(jié)點的接觸半徑的一半，即0.5r；

33、symptom_a：傳播區(qū)的性質(zhì)，包括：普通傳播區(qū)和特殊傳播區(qū)，分別對應(yīng)普通癥狀和特殊癥狀的節(jié)點形成的氣溶膠傳播區(qū)；

34、ta：記錄感染區(qū)存在的時間；

35、當(dāng)氣溶膠傳播區(qū)的存在時間ta大于或等于存在時間上限tmax時，該氣溶膠傳播區(qū)消亡，所述存在時間上限tmax為大于0的正整數(shù)。

36、進一步的，步驟2中在對節(jié)點的參數(shù)進行初始化時，做法如下：

37、首先，節(jié)點的初始位置為隨機生成，節(jié)點的狀態(tài)統(tǒng)一設(shè)置為s狀態(tài)，節(jié)點的癥狀統(tǒng)一設(shè)置為普通狀態(tài)，節(jié)點的職業(yè)統(tǒng)一設(shè)置為普通職業(yè)，節(jié)點的時間統(tǒng)一設(shè)置為0，節(jié)點的接觸半徑統(tǒng)一設(shè)置為r，所述r為輸入值，r大于等于0小于等于1；其次，隨機選取n個節(jié)點將其癥狀設(shè)置為特殊狀態(tài)，隨機選取m個節(jié)點將其職業(yè)設(shè)置為服務(wù)職業(yè)，服務(wù)職業(yè)的節(jié)點的癥狀只能為普通狀態(tài)；最后，設(shè)置一定比例φ的節(jié)點的疫苗接種狀態(tài)為已接種，然后隨機選取i(0)個節(jié)點，將其狀態(tài)設(shè)置為i狀態(tài)并進行判斷，若節(jié)點的的職業(yè)為普通職業(yè)，則節(jié)點的接觸半徑變?yōu)閍r，所述a為大于0且小于1的浮點數(shù)；若節(jié)點的職業(yè)為服務(wù)職業(yè)，則節(jié)點的接觸半徑不變；若節(jié)點的癥狀為特殊狀態(tài)，則節(jié)點的接觸半徑變?yōu)棣胊r,所述γ為大于0小于5的正整數(shù)；對所有狀態(tài)為i狀態(tài)的節(jié)點，節(jié)點的時間統(tǒng)一設(shè)置為1。

38、進一步的，步驟3具體實現(xiàn)如下：

39、節(jié)點的位置根據(jù)如下規(guī)則更新：

40、xi(t+δt)＝xi(t)+vi(t)δt,

41、其中，xi(t)表示在t時刻節(jié)點i在所述正方形區(qū)域內(nèi)的位置的二維矢量，vi(t)表示在t時刻節(jié)點i的速度，具體計算方式如下：

42、

43、其中，v是與所有節(jié)點的基礎(chǔ)速度的模量，θi(t)是速度的方向，它是一個隨機變量，在每個時間步上以均勻的概率在區(qū)間[-π,π]之間選擇，g為特殊節(jié)點移動時的倍率參數(shù),由隨機函數(shù)在區(qū)間[2,5]之間選擇、δ是狀態(tài)為i的非服務(wù)職業(yè)的節(jié)點移動時的倍率參數(shù)，δ∈(0,1)。

44、氣溶膠傳播區(qū)的更新規(guī)則如下：

45、xa,ya分別記錄t-1時刻狀態(tài)為i狀態(tài)的節(jié)點的x,y值，symptom_a與t-1時刻狀態(tài)為i狀態(tài)的節(jié)點的symptom一致，ra為對應(yīng)t-1時刻狀態(tài)為i狀態(tài)的節(jié)點的r的0.5倍。每經(jīng)過一個時間步，氣溶膠傳播區(qū)的時間計數(shù)器ta加1，當(dāng)ta≥tmax時，該氣溶膠傳播區(qū)消亡。

46、進一步的，步驟4具體方法如下：

47、每個節(jié)點都有一個接觸半徑r，如果一個易感節(jié)點停留在一個感染節(jié)點的半徑覆蓋范圍內(nèi)，則易感節(jié)點有概率被感染，同樣的，如果一個易感節(jié)點停留在氣溶膠傳播區(qū)的覆蓋范圍內(nèi)，也有概率會被感染，感染概率的計算及接觸半徑的變化規(guī)則如下：

48、首先定義基礎(chǔ)的感染概率：

49、

50、其中p為被節(jié)點感染的基本概率，pa為被氣溶膠傳播區(qū)感染的基本概率，β為病毒的感染率，rij和rik分別表示易感節(jié)點i和感染節(jié)點j、氣溶膠傳播區(qū)之間的距離，m和n分別表示易感節(jié)點i的接觸范圍內(nèi)感染節(jié)點和氣溶膠傳播區(qū)的數(shù)量；若易感節(jié)點i未接種過疫苗，則被普通癥狀的節(jié)點和普通氣溶膠傳播區(qū)感染得到概率分別為p和pa，被特殊癥狀的節(jié)點和特殊氣溶膠傳播區(qū)的概率分別為bp和bpa；

51、若節(jié)點i接種過疫苗，則被普通癥狀的節(jié)點和普通氣溶膠傳播區(qū)感染的概率分別為αp和αpa，被特殊癥狀的節(jié)點和特殊氣溶膠傳播區(qū)感染的概率分別為bαp和bαpa，b為特殊癥狀的節(jié)點和特殊氣溶膠傳播區(qū)感染的倍率參數(shù)；α為接種過疫苗的節(jié)點被感染的倍率參數(shù)。

52、其次定義接觸半徑：

53、

54、其中γ為特殊節(jié)點接觸半徑的倍率參數(shù)，a是狀態(tài)為i的非服務(wù)職業(yè)的節(jié)點接觸半徑的倍率參數(shù)。

55、節(jié)點的狀態(tài)根據(jù)如下規(guī)則更新：

56、ifτi(t)＝0,ωi(t)＝s，

57、ifτi(t)∈(1,τi),ωi(t)＝i,

58、ifτi(t)∈(τi,τr),ωi(t)＝r,

59、其中τi(t)表示t時刻節(jié)點i的時間計數(shù)值，ωi(t)表示t時刻節(jié)點i的狀態(tài)；s、i、r分別表示易感狀態(tài)、感染狀態(tài)、恢復(fù)狀態(tài)，τi,τr分別表示節(jié)點處于i狀態(tài)和r狀態(tài)的時長，每個節(jié)點都有一個對應(yīng)的時間計數(shù)器，時間計數(shù)器將根據(jù)當(dāng)前節(jié)點的狀態(tài)進行累加，若節(jié)點為s狀態(tài)，則加0，若節(jié)點為i狀態(tài)或r狀態(tài)，則每次增加1，直至τi(t)＝τr，此時會將節(jié)點狀態(tài)重置為s狀態(tài)并將時間計數(shù)器歸零。

60、進一步的，所述節(jié)點的死亡數(shù)的計算公式如下：

61、d(t)＝(isup+iser+inor)×[i(t)-h]/i(t)，

62、其中，所述isup為t時刻特殊癥狀感染節(jié)點的數(shù)量，所述特殊癥狀感染節(jié)點的數(shù)量僅包含普通職業(yè)，對應(yīng)現(xiàn)實中的外來輸入病例中的超級傳播者；所述iser為t時刻服務(wù)職業(yè)感染節(jié)點的數(shù)量，所述服務(wù)職業(yè)感染節(jié)點僅包含普通癥狀，對應(yīng)現(xiàn)實中的本地服務(wù)行業(yè)人員；所述inor為t時刻(普通職業(yè))普通癥狀感染節(jié)點的數(shù)量，所述i(t)為t時刻所有感染節(jié)點的數(shù)量，所述h為可用醫(yī)療資源，h為大于等于0小于等于1的浮點數(shù)。

63、所述節(jié)點的死亡數(shù)d(t)的計算當(dāng)且僅當(dāng)i(t)大于或等于h時才進行計算，否則t時刻的d(t)的值為0。

64、在另一方面，本發(fā)明還提供了基于sirs的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模擬裝置，包括如下模塊:

65、1)參數(shù)輸入模塊：用于接收輸入?yún)?shù)，包括：具有周期性邊界條件的正方形區(qū)域的邊長l，節(jié)點的總數(shù)n，節(jié)點的基礎(chǔ)速度的模量v，節(jié)點的接觸半徑r，時間參數(shù)τi、τr，模擬次數(shù)t'，初始感染節(jié)點數(shù)i(0)，特殊節(jié)點數(shù)n，服務(wù)節(jié)點數(shù)m，疫苗的覆蓋率φ，可用醫(yī)療資源h，接種過疫苗的易感節(jié)點被感染的倍率參數(shù)α，倍率參數(shù)a、b、δ、γ；

66、2)模型構(gòu)建模塊：用于根據(jù)參數(shù)輸入模塊接收到的輸入?yún)?shù)構(gòu)建動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型并完成節(jié)點信息的初始化；

67、3)位置更新模塊：用于更新動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型中各節(jié)點的位置信息以及氣溶膠傳播區(qū)域的位置信息；

68、4)模擬感染模塊：用于根據(jù)sirs在構(gòu)建好的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型中進行模擬仿真，模擬包括：節(jié)點之間的直接傳播以及氣溶膠傳播；

69、5)指標(biāo)計算模塊：用于計算作為預(yù)測結(jié)果的關(guān)鍵指標(biāo)，包括：節(jié)點的感染數(shù)、節(jié)點的死亡數(shù)、處于i態(tài)的特殊節(jié)點和服務(wù)節(jié)點；

70、6)可視化模塊：用于將指標(biāo)計算模塊所得數(shù)據(jù)進行可視化展示。

71、本發(fā)明有益效果如下：

72、本發(fā)明在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上細化了傳播人群的差異以及病毒的傳播方式，使得模擬更加貼合現(xiàn)實環(huán)境。通過在原有動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的傳播模型的基礎(chǔ)上細化感染人群和傳播途徑，考慮可用醫(yī)療資源和疫苗對病毒傳播的影響，從數(shù)值上量化各因素對病毒傳播的影響，從而為抑制病毒的傳播提供理論參考。