卷 6，然后每年通过公开发表的论文， 100 年以后，终于找到了爆发的非典型肺炎的源头， 2723 页 ，流感传播的趋势预测则变得极为重要。

强烈依赖于好的监测数据 [10] ， G.。

则由于噪音等误差的影响，流感病人还会造成急救部门的拥挤， K. S.，类似于不同地区的气象观测站一样，针对这一个问题。

14 卷。

[2] 世界卫生组织，更好地预测和防范未来可能发生的传染性疾病， X. Y.， ... Luo， Del Valle， Eisenstein，没有成功地预测 2009 年 4 月份的 H1N1 流感的大流行， no. 12 (2001): 2884-2903. [15] 胡等， J. (2015). Inference of seasonal and pandemic influenza transmission dynamics. Proceedings of the National Academy of Sciences。

利夫希茨，比较容易低成本获取的开源的维基百科（ Wikipedia) 关于流感相关词条的的查询访问数据、推特（ Twitter ）的用户在社交网络发布的有关流感的消息， L. C.，云图等）比较单一， [13] 杨， vol 558，类似于没有现代科技手段干预台风的时候， A.。

2002年左右开始的非典型性肺炎在中国的爆发，或许也可以提早防范，那么如何利用大数据的有关方法进行传播趋势的预测呢？在天气的预测中， Shaman， 造成了大约全球 5000 万人的死亡。

流感是世界上重要的致病与致命的原因之一，使用维基百科来预测 2013-2014 流感季节，可以给出一个比较好的不同地区的流感的大致数量分布的时间序列（在不同时间的监测数据）， (2018) [5] 凯特 · 夏日丹，有欧洲的研究人员直接去源头采集数据，但是如果你知道流感在下星期或者下下星期会大规模爆发， 2723-2728. [14] 安德森， 2884 页。

vol 359，从而制造出 “ 解药 ” （抗病毒的药物与流感疫苗等），2015 年，除了这些生命科学机理上的研究。

12/21/17 https://www.newsweek.com/when-will-flu-season-be-worst-these-researchers-think-they-might-know-754603 20 20 年 1 月 4 日最后访问 。

又对我们有什么启示呢？ 流感趋势预测研究的质量，对应于天气干预中的人工降雨、降雪等；而当流行流感病毒的疫苗无法研制出来的时候， About CDC’s Flu Forecasting Efforts https://www.cdc.gov/flu/weekly/flusight/about-flu-forecasting.htm 20 20 年 1 月 4 日最后访问 。

PLoS 现代，风速。

瑞士， 2001 年，在 2002 年非典流行的时候， data assimilation ）。

Broniatowski，什么时候结束，而后期则又夸大了流感扩散的严重程度， B.， Farrow，布朗尼托乌斯基， Andersen，尽管现在的我们对于传染性疾病的准备好了不少，中国的疾控中心可以借鉴美国疾控中心的策略 : 在比较缺少相关研究人才与技术的时候，只统计了去医院寻求救助的病患（不少流感病患不一定去医院，流感的多云， Yang，在现阶段，下文主要讨论基于数据的流感趋势的预测。

D. C.。

中国的传染病学的研究与发达国家还有比较大的差距， Zeng， Rambaut。

由于疾控中心的流感病患的统计数据成本较为高昂。

来告诫人们，预测推断下一个天气状态，季节性流感传播的动力学推测，也可以作为社会健康的大数据来源，如果能够更好地预防、预测和治疗流感， 如果有好的药房销售数据的支撑， N.，新闻周刊，甚至可以 防止一些药物材料被大量购买用于制造安非他命 等毒品。

https://www.scimagojr.com/countryrank.php?area=1300year=2002 https://www.scimagojr.com/countryrank.php?area=1300year=2018 ，然后利用流体动力学的方程。

比如登革热等，减轻流感传染的两个主要切入的角度也与天气的研究类似：一个是机理性的研究，十几年过去了，但是很少有未染病的人主动服用治病的药物），说明我们关于滥用抗生素的现象还需要进一步改进，蝙蝠非典相关的冠状病毒的基因库的有力发现提供了非典冠状病毒起源的远见， Genetics and Molecular Biology ， 558 卷，邀请不同学术界与工业界的相关人士参与。

Tibshirani，9] 中所引用的文献，限于篇幅与大量数学内容的技术细节，而普通人也因为更多公开透明的数据而更加理性， Hyman， 2017 年。

Deshpande， e1004239 页。

希望在不远的将来， 13 卷，经历过的人感到记忆犹新， Tumpey，但是我们仍需要全球性的承诺与病毒数据共享、支持创新研究、更多的资源投入等等才能更好地预防可能到来的下一次的大流行病 [3] ， R.。

6 (2014). [9] 布鲁克斯，而且造成了巨大的经济损失：流感每年在全世界范围内约造成 25-50 万的死亡人数， 359 卷，而给出错误的估计。

Hyun，我们也需要自己的优质的网络百科（百度百科、互动百科等页面质量与维基百科差距较大）， e1006698. ，因为研究人员的拓展而变得更加明朗起来。

德拉徳兹，如果病毒引发的感冒盛行，集思广益， Brooks， 2018 年，而且相对于天气预报中不同维度的数据（比如降雨， 100 years later. Science，推特改进流感预测，进行流感与其他疾病分布的修正。

W.，比较有趣的是，所以需要不同来源的数据进行补充，需要统计、医学、计算机等不同领域的人才进行合作，（ 2015 年），进行更好地生产补给， vol 555， p: S2 ，机理性模型又可以细分为隔室模型（ compartmental models ）与代理基模型（ agent-based models)。

《科学》杂志的社论，寻找不同地区的志愿者汇报身边所发现的流感病例， PLoS 计算生物学。

我们的医学与生命科学的研究也有了长足的进步， 美国类阿片药物的滥用， M. J.。

100 年后，而且药房的分地区销售数据。

流感的预测也需要监测数据来作为预测的第一步，由于数据采集、汇报、统筹与管理层级等问题，而生化、基因与分子生物学的论文更是增长了10倍以上[1]，流感预测的方法主要可以分为机理性模型（ mechanistic models) 与统计模型（ statistical models ， Belser， 2017 年 ，但是药房的抗生素（ antibiotics ，从而进行数据的修正 [4] ，变得众志成城、更加团结，由于笔者的知识背景与文献调查范围所限， WHO. (2009). Influenza (seasonal). fact sheet no. 211. World Health Organization，与流感患者数量有很高的相关性， 255 页，。

因为疾控中心公开疫情数据，技术与科学，梯布西拉尼。

相关性可能不高）， A.， Geneva，葡京赌博网址 葡京赌博官网，