流感是由流感病毒引起的急性呼吸道感染疾病,具有传染性强、传播速度快的特点。近年来H1N1、H5N1、H7N9等多种流感病毒在我国多个地区暴发,对公众的健康造成严重的威胁。目前的流感监控主要是通过遍布全国的流感监控网络,不仅费时费力,而且疫情信息的发布具有一定的延迟性,而流感疫情的暴发却往往非常迅速,另外这种监控方式只能监控在哨点医院进行治疗的病人,对于整个人群的流感感染程度反映得不够全面。针对目前的这种流感监控方式,本工作主要内容有两点。(1)针对国家流感中心公布流感疫情的延迟性,通过研究流感样病例(ILI)数据和好搜指数的相关性,给出基于多元线性回归模型的流感流行趋势预测方法。选择中国大陆地区三个具有代表性的省份/城市(北京、上海、广东)建立模型,使用真实数据对模型的准确性做出评估,实验结果表明预测值集合和真实值集合的皮尔森相关系数接近0.8,两者呈现出极强的相关性,达到了理想的预测结果。进而整合过去7天的流感疫情数据对该疫情做出预测,与只使用好搜指数进行预测的效果对比发现皮尔森相关系数提高了0.13~0.19,预测结果更加准确。最后将预测的流感蔓延趋势在监控系统中使用线性图的方式展现。(2)针对流感监控的不全面性和被动性,设计并实现了流感疫情主动监测系统。本系统提供公众上报其流感感染情况的功能,用户上报的病例信息会立即在地图上面展示出来,实时性强;普通公众全部可以主动参加,使流感的监测对象更加全面。本系统在国家流感中心搭建Restful风格的Web服务,将权威的流感疫情数据引入到本系统的数据库中,并展现在系统的终端上面,同时用户可以直观地在地图上面看到周围的流感病例,为用户的出行和采取预防措施提供一定的参考。该系统能够帮助政府部门了解最新的流感疫情,从而为流感防控政策的制定提供一定的依据。