基于机器学习算法和ARIMA模型的旱地春小麦产量预测.docx

基于机器学习算法和ARIMA模型的旱地春小麦产量预测

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文章结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关理论和方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1旱地春小麦产量预测的意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2机器学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.1机器学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.2常见机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3ARIMA模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3.1ARIMA模型基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3.2ARIMA模型建模步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

数据准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2.2数据标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.3特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.3.1特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3.2特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

模型构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1机器学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.1.1模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.1.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.2ARIMA模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2.1模型参数估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.2.2模型诊断与检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.3模型融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.3.1融合方法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.3.2融合模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.2机器学习模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.2.1模型准确率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

5.2.2模型稳定性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

5.3ARIMA模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

5.3.1