季节性流感每年都会在全球造成大量的感染和相当数量的死亡，全球的研究者也对流感研究非常重视，在基于序列信息的演化统计分析以及动力学模型模拟方面也都取得了大量的进展，为季节性流感的有效日常防控提供帮助。但对于流感感染强度预测问题，由于现有方法的各自局限，还很难做到定量或长期提前预测。流感感染强度的定量长期预测对于我们更有针对性的应对未来流感感染至关重要。融合可以做长期预测的演化信息以及能对感染强度定量化的动力学模型，我们实现对流感感染强度的定量长期预测。我们的模型能够正确预测美国最近几年的季节性流感流行情况，其理论框架也为基于数据及模型的传染病预测预警提供新的思路。