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传感器网络环境监测时间序列数据的高斯过程建模与多步预测
资料介绍
针对传感网环境监测应用采集的时间序列数据,提出了一种新的基于高斯过程模型的多步预测方法,实现了对未来时刻的环境监测数据的预测。高斯过程模型通过核函数描述数据的特性,通过对环境监测数据的经验模态分解,以及对其内在物理特性的分析,构建了针对环境监测数据的高斯过程核函数,实现了对数据变化模式的描述。在基于3个数据集的5个种类、20 000多个环境监测数据上进行了性能对比实验,结果表明,与对比预测方法相比,提出的高斯过程多步预测方法对未来时刻的环境监测数据的平均预测精度可以提高20%,可以应用于环境参数未来趋势分析、异常环境事件预警等场景。
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