[發明專利]一種基于ARIMA-LSSVM組合模型預測糧食產量的方法

在審

• 申請號: 201710502218.0
• 申請日: 2017-06-27
• 公開（公告）號: CN109146111A
• 公開（公告）日: 2019-01-04
• 發明（設計）人: 高紅菊;徐文平;孔慶玲
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種基于ARIMA-LSSVM組合模型預測糧食產量的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1.獲取平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}和平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}；

步驟S2.對所述平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}和平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}構建ARIMA模型，分別獲取所述平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}和所述平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}中的非線性數據和線性數據；

步驟S3.基于SVM模型，獲取所述平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}中的非線性數據的預測殘差值和所述平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}中的非線性數據的預測殘差值；

步驟S4.基于SVM模型預測殘存差與所述ARIMA模型獲取的線性數據之和，獲取以獲取所述單位面積糧食產量數據的預測數據和所述單位面積施肥量數據的預測數據；

步驟S5.基于步驟S4中所獲取的所述單位面積糧食產量數據的預測數據和所述單位面積施肥量數據的預測數據進行曲線擬合，獲取所述單位面積糧食產量與單位面積施肥量的關系。

2.如權利要求1所述的一種基于ARIMA-LSSVM組合模型預測糧食產量的方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：

構建單位面積糧食產量數據{X_t}和單位面積施肥量數據{Y_t}，對所述單位面積糧食產量數據和單位面積施肥量數據分別進行平穩處理，獲取平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}和平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}。

3.如權利要求2所述的一種基于ARIMA-LSSVM組合模型預測糧食產量的方法，其特征在于，所述步驟S1中平穩處理詳細步驟為：

對構建的所述單位面積糧食產量數據{X_t}和單位面積施肥量數據{Y_t}平穩化，即進行d階差分處理，處理后獲得獲取平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}和平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}。

4.如權利要求1所述的一種基于ARIMA-LSSVM組合模型預測糧食產量的方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：

對所述平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}和平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}構建ARIMA模型；獲取所述平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}中的非線性數據和線性數據，及所述平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}中的非線性數據和線性數據。

5.如權利要求4所述的一種基于ARIMA-LSSVM組合模型預測糧食產量的方法，其特征在于，所述步驟S2詳細包括

步驟S2.1模型識別，通過計算樣本的自相關和偏自相關函數初步判斷序列的模型類型，處理后的平穩的單位面積糧食產量數據{X'_t}和平穩的單位面積施肥量數據{Y'_t}用ARIMA模型表示分別為：

其中，p為自回歸階數，q為滑動平均階數，a_j，b_k為模型待估計系數，e_t-k為誤差序列；

步驟S2.2模型定階，采用赤池信息量準則，確定ARIMA模型中的p，q值；

步驟S2.3參數估計，采用矩估計法分別對參數a_j，b_k進行估計，最終獲得ARIMA模型。