【摘 要】
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将小波分解应用于害虫发生程度非平稳时间序列的分析和预测。通过小波分解,将非平稳时间序列分离为多个平稳分量,然后采用自回归滑动平均方法对各平稳分量分别进行分析和建模
【机 构】
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南京农业大学昆虫学系,山东省植物保护总站,烟台市植物保护站
【基金项目】
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国家973计划项目（2006CB102007）, 国家科技支撑计划项目（2006BAD08A01）
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将小波分解应用于害虫发生程度非平稳时间序列的分析和预测。通过小波分解,将非平稳时间序列分离为多个平稳分量,然后采用自回归滑动平均方法对各平稳分量分别进行分析和建模,最后将所有分量的模型进行组合,从而可以得到原非平稳时间序列的预测模型。在实例分析中,利用1959年至2004年烟台市一代玉米螟发生程度数据序列建立了预测模型,利用2005年至2009年的数据对模型进行了检验。检验结果表明：5年预测准确率达到了80%,预测效果令人满意。
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