基于ARIMA和DSVM组合模型的松毛虫发生面积预测

• 作者: 向昌盛 周子英 武丽娜
• 来源期刊: 湖南农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 支持向量机 松毛虫 时间序列 差分自回归移动平均
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 430-433
• 分类号: S431
• 字数: 2694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1238.2010.00430

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向昌盛	湖南农业大学东方科技学院	32	348	10.0	17.0
2	周子英	湖南农业大学资源环境学院	35	474	10.0	21.0
3	武丽娜	湖南农业大学东方科技学院	4	41	2.0	4.0