TY -的A2 -托雷斯,巴西f . m . AU - Pipatsart Navavat盟——Triampo Wannapong盟——Modchang参看farstrider PY - 2017 DA - 2017/09/17 TI -新兴传染病传播的随机模型自适应随机网络SP - 2403851六世- 2017 AB -我们提出了自适应随机网络模型来描述人类行为的改变流行期间和执行随机模拟先生(susceptible-infectious-recovered)流行病模型的自适应随机网络。传染病动力学和网络适应动力学之间的相互作用是研究关于疾病传播和累积的感染病例数量。我们发现,累积病例减少,导致增加网络适应概率,但增加增加疾病传播的可能性。发现自适应随机网络的拓扑变化可以减少感染的累积数量也推迟流行高峰。我们的研究结果还表明,存在一个关键值的比值疾病传播和适应概率低于流行不能发生。SN - 1748 - 670 - 2017/2403851 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2017/2403851——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER