【摘 要】
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针对时空数据数据量大和多维属性造成的索引效率低、关联关系建模难等问题,本文提出引入KD树结构进行静态多维数据建模与检索。同时结合机器学习中Linear Regression,SVR,Nea
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针对时空数据数据量大和多维属性造成的索引效率低、关联关系建模难等问题,本文提出引入KD树结构进行静态多维数据建模与检索。同时结合机器学习中Linear Regression,SVR,Nearest Neighbors Regression等六种算法进行未来状态的预测。我们对比了六种常用学习算法,对预测结果的拟合情况进行分析,以天气预测为应用背景,对比得出具体环境下,KD树与SVR算法的结合检索速度快,预测精确。
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