基于支持向量机回归的猪肺疫发病率预测模型研究

河南农业科学 ›› 2016, Vol. 45 ›› Issue (1): 138-142.

基于支持向量机回归的猪肺疫发病率预测模型研究

冯晓¹，乔淑¹，李国强¹，钱少俊²，赵巧丽¹，周萌¹，胡峰¹，郑国清^1*

1.河南省农业科学院农业经济与信息研究所，河南郑州 450002； 2.河南省机关事务管理局，河南郑州 450003

收稿日期:2015-08-12 出版日期:2016-01-15 发布日期:2016-01-15
通讯作者: 郑国清（1964-），男，河南淅川人，研究员，博士，主要从事农业信息技术研究。E-mail:zgqzx@hnagri.org.cn
作者简介:冯晓（1978-），女，河南郑州人，助理研究员，硕士，主要从事农业信息技术研究。E-mail:fengxiaotyh@163.com
基金资助:
河南省重大科技专项（121100111000）；河南省农业科学院自主创新基金项目（2015JC22）

Received:2015-08-12 Published:2016-01-15 Online:2016-01-15

摘要/Abstract

摘要： 为探明支持向量机回归（SVR）模型在动物疫病定量预测上的效果，以便为动物疫病防控决策提供依据，利用广西2007—2013年的猪肺疫月发病率时间序列，进行了SVR模型预测猪肺疫月发病率效果的研究。首先，以自相关函数法和Cao方法相结合，确定该时间序列的时间延迟为2，嵌入维数为6，并对其进行相空间重构；然后，依据主分量分析（PCA分布）方法判定该时间序列具有混沌特性，表明其在重构相空间中进行分析预测是可行的；最后，基于相空间重构结果构建SVR模型，分别采用网格搜索算法、遗传算法、粒子群算法对模型参数进行优化，并分析预测效果。结果表明，运用遗传算法优化SVR模型参数预测效果最优，平均绝对偏差（MAD）为0.043、均方误差(MSE)为0.003、平均绝对百分误差(MAPE)为0.202。可见，采用遗传算法优化的SVR模型对猪肺疫发病率的预测是可行有效的。

关键词: 猪肺疫, 预测, 时间序列, 支持向量机, 相空间重构

冯晓，乔淑，李国强，钱少俊，赵巧丽，周萌，胡峰，郑国清. 基于支持向量机回归的猪肺疫发病率预测模型研究[J]. 河南农业科学, 2016, 45(1): 138-142.

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