H1N1、SARS、COVID-19全球流行病爆发数据集

RealEpidemicData数据集收集了三种真实世界重大传染病（H1N1、SARS和COVID-19）的每日全球传播数据，并结合了OpenFlights检索的全球航空网络作为有向加权实证拓扑结构。为了保留疾病本身的传播特征，数据集重点关注政府干预前的早期传播阶段（如前50天的数据）。该数据集用于训练和测试网络动力学模型对新发传染病（EID）和再发传染病（re-EID）的预测能力，包含不同国家和地区的累计病例数及全球确诊病例的时间序列数据，适用于流行病学建模与公共卫生危机预警研究。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集整合了H1N1、SARS和COVID-19三种重大传染病的每日全球传播数据，并融入基于OpenFlights的全球航空网络作为有向加权拓扑。数据主要聚焦于政府干预前的早期传播阶段（如前50天），旨在用于训练和评估网络动力学模型对新发及再发传染病的预测能力，支持流行病学建模与公共卫生预警研究。