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高斯过程回归：时序预测算法的深度剖析与应用拓展
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据的快速增长和广泛应用使得数据分析与预测成为众多领域的关键任务。时间序列数据作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于金融、经济、气象、工业生产等各个领域，如股票价格的波动、GDP的增长趋势、气温的变化以及设备运行状态的监测数据等。对这些时间序列数据进行准确预测，能够为决策者提供有力的支持，帮助其提前制定策略、优化资源配置，从而在激烈的竞争中取得优势。
以金融领域为例，准确的股票价格预测可以帮助投资者把握投资时机，降低投资风险，实现资产的保值增值；在气象领域，精确的天气预报能够为农业生产、
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