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針對傳感網(wǎng)環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，提出了一種新的基于高斯過程模型的多步預(yù)測方法，實(shí)現(xiàn)了對未來時(shí)刻的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)測。高斯過程模型通過核函數(shù)描述數(shù)據(jù)的特性，通過對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，以及對其內(nèi)在物理特性的分析，構(gòu)建了針對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的高斯過程核函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)變化模式的描述。在基于3個(gè)數(shù)據(jù)集的5個(gè)種類、20 000多個(gè)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)上進(jìn)行了性能對比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與對比預(yù)測方法相比，提出的高斯過程多步預(yù)測方法對未來時(shí)刻的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的平均預(yù)測精度可以提高20%，可以應(yīng)用于環(huán)境參數(shù)未來趨勢分析、異常環(huán)境事件預(yù)警等場景。
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