近些年,由于疫情的频频暴发,使得基于复杂网络的传染病传播动力学研究成为了学者们的研究重点。为了分析疫情的传播规律从而制定出最佳的解决办法,学者们纷纷开展了观察、研究、分析和预测疫情发展情况的理论研究工作。本文基于复杂网络,分析了疾病的传播动力学行为,探究了影响疾病传播的关键因素,根据分析结果获得了最佳解决策略。由于无标度特性更加贴近现实生活中的社交网络结构,再结合疫情传播的实际情况和一些具体因素,本文基于无标度网络分别提出了几类关于传染病传播的传播动力学模型,并对提出的这几类动力学模型做出了详细的分析讨论,得到了与现实生活中疾病传播规律相一致的结论。本文主要的研究工作内容和创新点包括以下几个方面:1.为了探究源头自我隔离机制、防疫宣传力度对传染病传播动力学行为的影响,提出了一类基于无标度网络的SQEIRS（Susceptible-Quarantined-Exposed-Infected-Recovered-Susceptible）疾病传播模型。2.考虑到病毒内部变异率和自我预防意识对传染病传播动力学行为的影响,提出了一类基于无标度网络的SEIVHR（Susceptible-Exposed-Infected-Variable-Hospital-Recovered）疾病传播模型。3.考虑到接种疫苗给人带来的免疫时延反应可能会导致疫情在一段时间内正常传播甚至加剧,为了研究免疫时延对传染病传播动力学行为的影响,提出了一类基于无标度网络的SVEIR（Susceptible-Vaccinate-Exposed-Infected-Recovered）疾病传播模型。4.利用平均场理论分别对所提的几类传染病传播模型的动力学行为进行了分析,得出了基本再生数0R和平衡点。然后讨论了模型平衡点的存在性与基本再生数0R的关系。接着证明了传染病消失平衡点的全局渐近稳定性和传染病传播动态行为的持久性以及传染病流行平衡点的吸引性。最后利用数值仿真验证了理论分析结果。