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大规模分布式监控系统面临着数据管理规模和资源约束之间的矛盾,通过预测模型方法可以有效降低网络通信开销.在定义描述问题域和分析相关工作基础上,提出了两个改进的预测模型,并给出了当预测失败时对应的调整策略.采用了模拟数据和TAO(tropical atmosphere ocean)测量的海洋表面空气真实温度数据作为实验数据流,对改进模型进行了实验.理论分析和实验结果均表明,改进后的模型具有更高的预测命中率和更低的网络通信开销.