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Gaussian process modeling and mulit-step prediction for time series data in wireless sensor network environmental monitoring
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资源说明：Gaussian process modeling and mulit-step prediction for time series data in wireless sensor network environmental monitoring
根据提供的文件信息，我们可以提取以下知识点：
1. **高斯过程建模（Gaussian process modeling）**：
高斯过程是一种非参数的概率统计模型，它在时间序列数据的处理和预测方面具有重要作用。在无线传感器网络环境监测中，高斯过程被用来建模传感器所收集的数据。这种方法可以捕获数据中的不确定性和噪声，同时也能够对数据的分布进行推断。高斯过程模型具有灵活性高、能够提供不确定性的评估等优点，适合于环境监测等领域的长期连续监测任务。
2. **多步预测（Multi-step prediction）**：
多步预测指的是根据现有的时间序列数据对未来几个时间点的数据进行预测。在环境监测中，这可以包括对未来几天、几周或几个月内环境条件的预测。多步预测的挑战在于预测越远，不确定性越高。高斯过程模型能够提供预测不确定性的一种评估，这在长期预测中特别有用。
3. **时间序列数据分析（Time series data analysis）**：
时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列数据点，通常具有一定的周期性和趋势性。无线传感器网络环境监测会产生大量的时间序列数据，对这些数据的分析可以揭示环境变化的趋势、周期性规律等信息。高斯过程模型在处理时间序列数据时考虑了数据点间的相关性，能够更准确地模拟和预测环境变化。
4. **无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）**：
无线传感器网络是由大量低成本、低功耗的传感器节点组成，它们通过无线通信协同工作，用于收集环境信息。WSN在环境监测领域中被广泛应用，因为它们能够实现实时、长期的监测任务。高斯过程模型在WSN环境监测中的应用，可以提高数据处理和分析的精度，从而提升监测系统的整体性能。
5. **环境监测（Environmental monitoring）**：
环境监测是应用传感器技术对环境质量进行实时监测的过程，目的是评估、管理和保护环境。通过收集空气、水体、土壤等环境参数的数据，环境监测能够及时发现环境问题，为政府和公众提供科学决策的依据。在环境监测中使用高斯过程建模和多步预测，可以提前发现潜在的环境风险，对环境保护具有重要意义。
6. **无线传感器网络环境监测的挑战**：
在使用无线传感器网络进行环境监测时，面临的挑战包括但不限于：数据量大、传输能耗、传感器部署密度、数据融合和解释、以及模型的计算复杂度。针对这些挑战，研究者们在高斯过程建模中会综合考虑硬件的限制和计算效率，以保证模型既能够准确预测，又能够适应无线传感器节点的计算和存储能力。
7. **高斯过程模型在环境监测中的优势**：
高斯过程模型在环境监测应用中的优势在于其强大的非线性拟合能力和对不确定性的量化能力。相对于传统的时间序列预测模型，高斯过程可以提供更为准确的预测结果和预测置信区间，有助于环境监测的决策制定。此外，高斯过程模型的灵活性使其可以应用于各种类型的环境监测数据，提供定制化的分析结果。
8. **研究论文的出版信息**：
论文发表于2015年，刊名《通信学报》（Journal on Communications），卷号为第36卷，期号为第10期。文章的DOI编号为10.11959/j.issn.1000-436x.2015247。这些信息表明这篇文章是经过同行评审的学术论文，可以在特定的学术领域内为研究人员和工程师提供参考。由于文章内容的具体部分未能完全准确识别，以上知识点是基于标题、描述和部分内容的扫描文本来提取的。
综合以上知识点，文章"无线传感器网络环境监测中的高斯过程建模和多步预测"很可能介绍了利用高斯过程模型对无线传感器网络收集的时间序列环境数据进行建模和预测的方法，并探讨了该方法在环境监测领域中的应用及其优势。考虑到研究论文的性质，文章可能还包含了实验验证、算法实现、模型评估等详细内容。
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