【摘 要】
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本文提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型.利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型.利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明模型平稳性增强,预测结果优于单一模型,并利用.NET和MATLAB技术设计实现了基于传统猪瘟的动物疫情测报系统,为动物疫情测报提供了有效的分析手段,不仅验证了组合
【机 构】
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中国农业科学院农业信息研究所,北京100081
【出 处】
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中国畜牧兽医学会信息技术分会2013年学术研讨会
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本文提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型.利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型.利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明模型平稳性增强,预测结果优于单一模型,并利用.NET和MATLAB技术设计实现了基于传统猪瘟的动物疫情测报系统,为动物疫情测报提供了有效的分析手段,不仅验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并且增强了动物疫情测报系统的实用性,为其它动物疫病也提供借鉴和参考.
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