本文關(guān)鍵詞：病蟲(chóng)災(zāi)害的時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)

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【摘要】：昆蟲(chóng)在動(dòng)物界中種類繁多,數(shù)量巨大,對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人類健康都有重大影響.病蟲(chóng)害防治是保障農(nóng)作物產(chǎn)量的關(guān)鍵之一,病蟲(chóng)害防治是否成功是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理水平和技術(shù)水平的體現(xiàn).因而為管理者和技術(shù)人員提供病蟲(chóng)的有效信息,從而實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)的有效治理顯得重大意義.本文應(yīng)用兩種方法對(duì)病蟲(chóng)災(zāi)害的預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行研究.首先,在對(duì)某地病蟲(chóng)災(zāi)成災(zāi)面積和受災(zāi)面積數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理的基礎(chǔ)上,分別建立了ARMA時(shí)間序列模型,并對(duì)該模型進(jìn)行定階和參數(shù)估計(jì),進(jìn)而檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷暮侠硇?最后對(duì)病蟲(chóng)災(zāi)受災(zāi)和成災(zāi)面積進(jìn)行預(yù)測(cè).其次,結(jié)合ARMA時(shí)間序列和卡爾曼濾波理論,用卡爾曼濾波方法對(duì)病蟲(chóng)災(zāi)受災(zāi)和成災(zāi)面積情況進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè).通過(guò)兩種方法對(duì)同一序列數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測(cè)結(jié)果的比較發(fā)現(xiàn),ARMA時(shí)間序列和卡爾曼濾波混合的方法要優(yōu)于單純的ARMA時(shí)間序列分析方法.這主要是因?yàn)榭柭鼮V波方程是一組遞推計(jì)算公式,其計(jì)算過(guò)程是一個(gè)不斷地預(yù)測(cè)、修正的過(guò)程.當(dāng)?shù)玫叫碌挠^測(cè)數(shù)據(jù)時(shí),可隨時(shí)算得新的濾波值,便于實(shí)時(shí)修正觀測(cè)結(jié)果,得到更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值.
【關(guān)鍵詞】：病蟲(chóng)災(zāi)受災(zāi)和成災(zāi)面積 時(shí)間序列模型 卡爾曼濾波 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O211.61
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 緒論7-9
• 1.1 時(shí)間序列分析方法的發(fā)展及其應(yīng)用現(xiàn)狀7-8
• 1.2 卡爾曼濾波方法的發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀8
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容8-9
• 2 預(yù)備知識(shí)9-14
• 2.1 時(shí)間序列建模理論9-11
• 2.2 卡爾曼濾波理論與方法11-14
• 3 基于ARMA模型的病蟲(chóng)災(zāi)受災(zāi)和成災(zāi)面積的分析與預(yù)測(cè)14-27
• 3.1 模型的建立與平穩(wěn)化14-18
• 3.2 模型的定階與參數(shù)估計(jì)18-20
• 3.2.1 模型定階18-19
• 3.2.2 參數(shù)估計(jì)19-20
• 3.3 模型的檢驗(yàn)與預(yù)測(cè)20-27
• 3.3.1 模型的檢驗(yàn)20-22
• 3.3.2 預(yù)測(cè)22-26
• 3.3.3 結(jié)論26-27
• 4 卡爾曼濾波與ARMA混合算法分析與預(yù)測(cè)27-30
• 4.1 病蟲(chóng)災(zāi)受災(zāi)和成災(zāi)面積模型的建立與分析27
• 4.2 病蟲(chóng)災(zāi)受災(zāi)和成災(zāi)面積的預(yù)測(cè)27-29
• 4.3 結(jié)論29-30
• 5 總結(jié)30-31
• 參考文獻(xiàn)31-33
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況33-34
• 致謝34

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：860188