基于机器学习的室内环境数据融合与预测方法.docx

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2025-09-05 发布于重庆
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基于机器学习的室内环境数据融合与预测方法

说明

在室内环境数据融合过程中，存在一些关键问题需要解决。首先是数据的时效性问题，由于不同传感器可能存在数据更新频率的差异，如何协调这些数据的时间同步，避免因数据延迟导致的错误判断，成为一个挑战。其次是数据的不一致性和冲突问题，来自不同传感器的数据可能存在差异甚至冲突，如何通过合理的算法来解决这些矛盾，确保最终融合结果的准确性，是数据融合中的重点。

传感器网络通过多个传感器节点的协作，实现对室内环境中各类物理、化学和生物参数的实时监测。这些传感器节点能够感知温度、湿度、空气质量、光照强度等多种环境参数，