基于ARIMA和DSVM组合模型的松毛虫发生面积预测

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.

关键词：支持向量机、松毛虫、时间序列、差分自回归移动平均

所属期刊栏目：36

分类号：S431(病虫害及其防治)

资助基金：国家自然科学基金30570351

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：430-433