基于地统计学的多维时间序列模型及其在生态学中的应用

谭泗桥; 林雪梅; 陈渊; 向昌盛; 袁哲明; 柏连阳; 《湖南农业大学学报(自然科学版) 》 2009 北大核心

摘要：基于地统计学半变异函数发展了一种新的多维时间序列最优阶数判断方法,并结合支持向量回归建立了既反映样本集动态特征又体现环境因子影响的非线性多维时间序列分析预测模型(GS-SVR).用一步预测法对两个生态学样本集的预测结果表明,GS-SVR预测精度高,并具结构风险最小、非线性、避免过拟合、泛化推广能力强等诸多优点.

关键词： 多维时间序列分析 地统计学 支持向量回归 生态学