ARIMA模型在黄瓜霜霉病疾病指数时间序列建模中的应用研究

目的:探索黄瓜霜霉病疾病指数时间序列预测方法.方法:采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列进行研究,通过模型识别、残差方差比较、参数估计及其检验、观察参数之间相关系数矩阵、白噪声检验、模型的拟合度分析等过程.结果:建立了ARIMA(2,2,0)模型:(1 0.487 1B 0.554 7B2)(1-B)2yt=at.ARIMA(2,2,0)模型的预测值误差平方和SSE=0.001822,根均方误差RMSE=0.008 537,且验证数据的预测值与原始值吻合较好.ARIMA(2,2,0)模型为本研究获得的预测效果较好的一维时间序列模型,适合于黄瓜霜霉病的中期、后期预测.结论:通过残差方差定阶法缩小模型选择范围,再结合模型的参数估计、相关系数矩阵、白噪声检验和拟合优度检验最后确定模型的思路,有利于快速准确找到合适的模型.     

AR-EGARCH模型在疾病指数时间序列建模中的应用研究

目的探索带有影响因素的疾病指数时间序列建模方法。方法采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列从方法学的角度进行预测方法研究，将主成分回归模型和自回归条件异方差模型结合起来，建立AR（2）-EGARCH（0，2）模型。结果AR（2）-EGARCH（0，2）模型用应变量的过去值、过去误差和自变量的当前值、过去值的线性组合来预测病情，克服了主成分回归模型误差项不独立或存在异方差的缺点。模型取得了较好的预测效果。结论AR（2）-EGARCH（O，2）模型为本研究获得的预测效果较好的时间序列模型。适合于类似时间序列数据的结果预测。     

指数平滑法在霜霉病发病趋势预测中的应用

目的:探索指数平滑法对霜霉病发病趋势的预测效果。方法:分别用简单指数平滑法、单参数双重指数平滑法、Ho lt-W in ters两参数双重指数平滑法对黄瓜霜霉病时间序列进行预测,比较预测效果。结果:对使用过农药的黄瓜霜霉病时间序列,三种指数平滑法预测效果均较好,以Ho lt-W in ters两参数双重指数平滑法的平均预测误差平方和略小一些。结论:可以利用指数平滑法对霜霉病一维时间序列进行预测。