【摘 要】
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针对当前松毛虫滞后阶数确定方法存在局部最优、耗时长等问题,提出一种基于地统计学（GS）快速定阶的松毛虫发生面积组合预测模型（GS-ARIMA-SVM）。首先采用差分自回归移动平均（ARIMA
【机 构】
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湖南农业大学东方科技学院生物安全科学技术学院
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针对当前松毛虫滞后阶数确定方法存在局部最优、耗时长等问题,提出一种基于地统计学（GS）快速定阶的松毛虫发生面积组合预测模型（GS-ARIMA-SVM）。首先采用差分自回归移动平均（ARIMA）对松毛虫发生面积进行线性建模预测,然后采用GS对松毛虫发生面积非线性部分进行快速定阶和样本重构,最后采用支持向量机（SVM）对非线性部分进行建模预测,从而获得组合模型预测值。并对辽宁省朝阳市松毛虫发生面积数据进行了仿真实验。仿真结果表明,GS-ARIMA-SVM预测精度明显优于参比模型,更能反映松毛虫发生的复杂动态变
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