ARMA模型与回归模型在农药用量预测中的应用

来源 :中国农学通报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ZY5158598
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近年来,中国环境污染越来越严重,多地区出现严重的虫灾现象,引起人们对残留农药影响农产品安全的广泛关注。为了更加准确的预测农药需求,在预测模型的基础上再对残差序列做ARMA模型对预测模型进行调整。首先建立农药用量与时间的回归模型,通过分析残差序列是否为白噪声,对于非白噪声的残差序列建立ARMA模型。结果表明:单一的回归模型均方残差为25.39,而ARMA模型与回归模型结合后的均方残差为13.79,均方残差减少了11.60,提高了预测精度。调整后的模型是显著的,估计的参数也比较合适。该模型比常用的Logistic模型的均方残差降低了17.73,有效的提高了预测精度。2012、2013、2014年中国农药用量预测分别为181.068万t,183.64万t,187.96万t。
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