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本文研究的问题是小波分析与非线性逐步回归预测方法，主要讨论该预测方法在农业病虫害预测中的应用我国是自然灾害严重多发国家,农业病虫害是我国的主要自然灾害之一，严重制约我国农业经济的发展研究农业病虫害的发生与气候条件之间的关系，揭示其发生流行的气候背景及其耦合机制，对于建立病虫害气象预测预报模式，提高病虫害中长期预测预报的准确率具有重要的现实生产意义论文的主要工作及结论如下：1.本文给出小波分析与非线性逐步回归相结合的农业病虫害预测模型针对实际农业病虫害发生情况以及气候变化复杂的特征和不确定性，应用小波分析理论，对原始病虫害发生情况及气象数据进行消噪处理，观察消噪后的数据更易于找寻农业病虫害的发生规律及其与气象因子之间的关系逐步回归是多元线性回归方法，当自变量和因变量间的关系不能简单地表示为线性方程时，拟合预测的效果可能并不理想为了得到最佳拟合结果，需要将线性推广至非线性分别对小波分解后的7条序列进行一次到高次的逐步回归分析，以复相关系数R为判断标准，选取R最大时的拟合结果将模型拟合结果与仅进行逐步回归方法的拟合结果进行比较，判断该方法的优劣性为了对农作物未来的发病情况进行预测，采用非平稳时序分析ARIMA模型对气候因子进行拟合预测，将得到的结果输入农业病虫害拟合模型，即可对农业病虫害未来的发病情况进行预测2.使用LabVIEW与Matlab软件混合编程开发农业病虫害预测系统LabVIEW对一般信号的分析处理非常方便易于操作，但对于需要进行大量数据运算处理的复杂应用力不从心Matlab具有强大的计算功能及较高的编程效率采用图形化编程软件LabVIEW和数学工具软件Matlab混合编程设计实现小波分析与非线性逐步回归组合模型的农业病虫害预测系统，简化操作过程且对该方法有更为直观的认识3.本文以安徽省沿江区单晚水稻纹枯病为例，应用该系统对安徽省沿江区单晚水稻纹枯病病情作分析选取宣城和县及潜山三个植保站2001年-2011年单晚水稻纹枯病病丛率病株率病指的记录数据以及这10年来各地旬平均气温旬降水量旬日照的气象数据进行分析结果表明，该方法对病丛率与病株率的分析拟合预测效果良好，但对于变化波动起伏幅度很大的病指，还需要更进一步的研究与讨论