泊松假设被广泛使用于不同的网络动力学分析与研究中，但是最近众多数量的人类行为模式都被发现具有显著的非泊松特性，这表明我们观测到的阵发特征反映了人类动力学的一种基础的普遍特性，然而产生这种特性的背后机制及成因仍然是未知的。为了分析这一现象并对其进行建模，以及探索这种非泊松特性对网络动力学产生的影响，本文分别建立了人类动力学模型，基于人类动力学的病毒传播模型，基于人类动力学的拥塞传播模型和人类群体动力学模型。主要贡献和创新点包括：1.提出了基于习惯的人类动力学模型：基于排队论模型，并考虑人类行为特有的习惯特征，根据事件已发生的次数与稳定程度调整分布参数，使用正态分布模拟连续事件发生的间隔时间，并利用随机参数模拟现实中随机出现的打断人类习惯行为的突发事件，进一步通过考虑事件发生的持续时间，以模拟人类对事件持续关注的现象。2.提出了基于人类动力学的病毒传播模型：根据提出的基于习惯行为的人类动力学模型，结合“易感-感染”病毒传播模型，建立了能够更精确地模拟网络中的病毒传播过程的传播模型。3.提出了基于人类动力学的拥塞传播模型：分析了Internet级联故障动力学特点，指出了两点可能引发级联故障的原因；提出了用于表征节点拥塞程度的拥塞函数，和节点故障的延迟时间；建立了新的网络效率评估函数；进一步通过人类动力学的非泊松分布特征，提出了基于人类动力学的拥塞传播模型。4.提出了基于网络中节点关系的人类社会群体动力学模型：通过考虑人类社会网络中具有小团体特征的拓扑结构，使用节点间的连接边刻画个体之间的关系友好程度，并提出了根据节点间已有的共同邻居计算节点间友好关系的方法；进而又提出了根据节点间的友好关系程度加速或减速节点间的联系频率的模型，从而通过网络拓扑结构、节点间关系与联系模式三个方面的建立了符合真实现象的人类群体动力学模型。