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本文提出了一个新型的数据挖掘框架，以模拟使用持续监视数据模拟流行病的传播。该框架是通过根据统计力学理论合并有关流行病，地理信息和疾病动力学的持续监视数据来提出的。在实施该框架时，地理条件用于定义传热介质，该传热介质由热电导率和热电容进行特征。有关流行病的持续监测数据被用作初始疾病。易感感染的回收（SIR）模型，关于流行病的最基本动态模型之一是用作Neumann边界条件。结果，可以通过求解相应的瞬态传热问题来模拟流行病的传播。使用comsol多物理学作为主要平台，通过模拟在明尼阿波利斯（美国明尼苏达州）地区的样本部位的流行病的传播来评估该框架。