【摘 要】
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目的:探索发病周期短、发病率快速增加事件的预测方法。方法:采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列从方法学的角度进行预测方法研究。建立了ARIMA(2,2,0)模型、单参数双重指数平滑
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目的:探索发病周期短、发病率快速增加事件的预测方法。方法:采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列从方法学的角度进行预测方法研究。建立了ARIMA(2,2,0)模型、单参数双重指数平滑模型、Holt-Winters两参数双重指数平滑模型、基于传染病模型的自回归模型、带有时间因素的主成分回归模型和AR(2)-EGARCH(0,2)模型。结果:ARIMA(2,2,0)模型、AR(2)-EGARCH(0,2)模型分别为本研究获得的较理想的一维时间序列模型和自回归条件异方差模型的变体。结论:ARIMA(2,2,0)模型和AR(2)-EGARCH(0,2)模型适合于霜霉病的中期、后期预测,指数平滑模型、基于传染病模型的自回归模型、主成分回归分析模型作为前两者的补充,适于霜霉病的早期预测。
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