【摘 要】
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昆虫在动物界中种类繁多,数量巨大,对农业生产和人类健康都有重大影响.病虫害防治是保障农作物产量的关键之一,病虫害防治是否成功是农业经济管理水平和技术水平的体现.因而
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昆虫在动物界中种类繁多,数量巨大,对农业生产和人类健康都有重大影响.病虫害防治是保障农作物产量的关键之一,病虫害防治是否成功是农业经济管理水平和技术水平的体现.因而为管理者和技术人员提供病虫的有效信息,从而实现病虫的有效治理显得重大意义.本文应用两种方法对病虫灾害的预测问题进行研究.首先,在对某地病虫灾成灾面积和受灾面积数据进行平稳化处理的基础上,分别建立了ARMA时间序列模型,并对该模型进行定阶和参数估计,进而检验模型的合理性,最后对病虫灾受灾和成灾面积进行预测.其次,结合ARMA时间序列和卡尔曼滤波理论,用卡尔曼滤波方法对病虫灾受灾和成灾面积情况进行了分析和预测.通过两种方法对同一序列数据的分析与预测结果的比较发现,ARMA时间序列和卡尔曼滤波混合的方法要优于单纯的ARMA时间序列分析方法.这主要是因为卡尔曼滤波方程是一组递推计算公式,其计算过程是一个不断地预测、修正的过程.当得到新的观测数据时,可随时算得新的滤波值,便于实时修正观测结果,得到更加准确的预测值.
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