| 基于ARIMA和DSVM组合模型的松毛虫发生面积预测 |
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| 引用本文： | 向昌盛.基于ARIMA和DSVM组合模型的松毛虫发生面积预测[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2010,36(4):430-433. |
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| 作者姓名： | 向昌盛 |
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| 作者单位： | 1. 湖南农业大学东方科技学院,湖南,长沙,410128
2. 湖南农业大学资源环境学院,湖南,长沙,410128 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 提出一种基于ARIMA和动态ε支持向量机(ε-DSVM)的组合预测模型(ARIMA-ε-DSVM),预测松毛虫发生面积.先采用ARIMA模型进行时间序列线性趋势建模,为非线性部分确定输入阶数,根据确定的输入阶数进行时间序列样本重构,再采用ε-DSVM模型进行时间序列非线性特征建模,将这两模型预测值相加得到组合模型预测值.对辽宁省朝阳市松毛虫时间序列进行仿真试验,结果表明,ARIMA-ε-DSVM模型预测精确度比单一模型ARIMA和SVM及简单组合模型ARIMA-SVM要高,ARIMA-ε-DSVM模型大幅度改善预测效果,显著地减少预测误差,泛化能力强.
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| 关 键 词： | 支持向量机 松毛虫 时间序列 差分自回归移动平均 |
| 收稿时间： | 2010/1/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/3/22 0:00:00 |
Dendrolimus punctatus forecasting based on hybrid |
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| xiangchangsheng.Dendrolimus punctatus forecasting based on hybrid[J].Journal of Hunan Agricultural University,2010,36(4):430-433. |
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| Authors: | xiangchangsheng |
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| Institution: | Hunan Agricultural University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machines Dendrolimus punctatus time series auto regression integrated moving average(ARIMA) |
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