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基于支持向量机回归的猪肺疫发病率预测模型研究

文献类型: 中文期刊

作者: 冯晓 1 ; 乔淑 1 ; 李国强 1 ; 钱少俊 2 ; 赵巧丽 1 ; 周萌 1 ; 胡峰 1 ; 郑国清 1 ;

作者机构: 1.河南省农业科学院

2.河南省机关事务管理局

关键词: 猪肺疫;预测;时间序列;支持向量机;相空间重构

期刊名称: 河南农业科学

ISSN: 1004-3268

年卷期: 2016 年 45 卷 01 期

页码: 138-142

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 为探明支持向量机回归(SVR)模型在动物疫病定量预测上的效果,以便为动物疫病防控决策提供依据,利用广西2007—2013年的猪肺疫月发病率时间序列,进行了SVR模型预测猪肺疫月发病率效果的研究。首先,以自相关函数法和Cao方法相结合,确定该时间序列的时间延迟为2,嵌入维数为6,并对其进行相空间重构;然后,依据主分量分析(PCA分布)方法判定该时间序列具有混沌特性,表明其在重构相空间中进行分析预测是可行的;最后,基于相空间重构结果构建SVR模型,分别采用网格搜索算法、遗传算法、粒子群算法对模型参数进行优化,并分析预测效果。结果表明,运用遗传算法优化SVR模型参数预测效果最优,平均绝对偏差(MAD)为0.043、均方误差(MSE)为0.003、平均绝对百分误差(MAPE)为0.202。可见,采用遗传算法优化的SVR模型对猪肺疫发病率的预测是可行有效的。

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