[发明专利]一种基于ARIMA-LSSVM组合模型预测粮食产量的方法

摘要

本发明的涉及粮食产量预测技术领域，具体公开了一种基于ARIMA‑LSSVM组合模型预测粮食产量的方法，利用ARIMA对单位面积粮食产量数据和单位面积施肥量数据作分析，找到数据中潜在的线性关系，通过LSSVM回归模型可找到单位面积粮食产量数据和单位面积施肥量数据中潜在的非线性关系，将粮食产量的时序预测与粮食产量与化肥施用量的回归拟合相结合进行分析，找到粮食产量随着时间变化趋势，反映出土壤质量状态，并且可发现单位面积粮食产量与单位面积化肥施用量之间的规律，有利于更科学的指导农业生产活动，保护生态系统。

主权项

1.一种基于ARIMA‑LSSVM组合模型预测粮食产量的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1.获取平稳的单位面积粮食产量数据{X't}和平稳的单位面积施肥量数据{Y't}；步骤S2.对所述平稳的单位面积粮食产量数据{X't}和平稳的单位面积施肥量数据{Y't}构建ARIMA模型，分别获取所述平稳的单位面积粮食产量数据{X't}和所述平稳的单位面积施肥量数据{Y't}中的非线性数据和线性数据；步骤S3.基于SVM模型，获取所述平稳的单位面积粮食产量数据{X't}中的非线性数据的预测残差值和所述平稳的单位面积施肥量数据{Y't}中的非线性数据的预测残差值；步骤S4.基于SVM模型预测残存差与所述ARIMA模型获取的线性数据之和，获取以获取所述单位面积粮食产量数据的预测数据和所述单位面积施肥量数据的预测数据；步骤S5.基于步骤S4中所获取的所述单位面积粮食产量数据的预测数据和所述单位面积施肥量数据的预测数据进行曲线拟合，获取所述单位面积粮食产量与单位面积施肥量的关系。