作者：向昌盛; 周子英; 武丽娜支持向量机松毛虫时间序列差分自回归移动平均
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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