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本发明公开一种基于大数据预测核心微生物组的方法，该方法基于公共数据库中可获取的16S rRNA基因高通量测序数据，通过对所有独立实验的测序数据的质控、过滤、合并和注释，得到归一化的微生物数据表格，从中获取每个物种基于独立实验数和样本数的检出频率以及每个微生物物种的相对丰度。通过整合和量化这几个因子构建物种的核心指数计算公式，从而确定某一类微生物群落的核心微生物组。本发明方法基于公开的16S rRNA基因测序数据库，能够便捷预测环境中相似类型环境介质和亲缘宿主相关的核心微生物组，且呈现较高可信度，可广泛应用于微生物研究体系的预测，增加研究的普适性。

本发明请求保护一种基于多目标回归的高速公路收费站车流量大数据预测方法，包括：101对数据进行预处理操作；102对数据进行打标操作；103对数据进行特征工程构建操作；104构建一种结合目标特定特征和目标相关性的多目标回归模型；105通过已建立的模型，根据收费站历史车流量数据、天气数据等信息，预测收费站8点到10点每20分钟的车流量。本发明主要是通过对收费站历史车流量数据、天气数据等信息进行预处理和分析提取特征，建立一种结合目标特定特征和目标相关性的多目标回归模型，预测收费站8点到10点每20分钟的车流量，从而使交通管理部门能够利用大数据及时采取措施减少收费站的拥堵。