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在传染病控制领域，准确建模传播动态至关重要。由于人类流动和通勤模式是传染病传播的关键组成部分，我们引入了一种新颖的旅行时间感知种群模型。我们的模型旨在增强对疾病传播的估计。通过提供对干预效果的更可靠评估，可以最大限度地减少通过干预措施限制个人权利或人类流动行为。所提出的模型是对传统隔室模型的改进，它整合了旅行和通勤的显式传播，这是基于代理的模型中可用的因素，但在种群模型中经常被忽略。我们的方法采用了基于多边图 ODE (Graph-ODE) 的模型，该模型表示流动性和疾病传播之间错综复杂的相互作用。这种细粒度建模在评估密集连接的城市地区的动态或必须评估整个国家/地区的异构结构时尤为重要。给定的方法可以与任何类型的基于 ODE 的模型相结合。此外，我们提出了一种新颖的多层免疫力减弱模型，该模型整合了不同速度的免疫力减弱，以预防轻度和重度疾病。由于这对于晚期流行病或地方病情景特别有意义，我们考虑了德国 SARS-CoV-2 的晚期阶段。这项研究的结果表明，考虑已解决的流动性会显著影响疫情的模式。改进后的模型提供了一种精确的工具，用于预测疫情轨迹和评估与流动性相关的干预策略，使我们能够评估旅行导致的传播。从该模型得出的见解可以作为决策的基础，用于实施或暂停干预措施，例如公共交通工具上强制戴口罩。最终，我们的模型有助于保持流动性作为一种社会利益，同时减少可能由旅行活动推动的疾病活跃动态。
新颖的旅行时间感知种群模型和多...
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