"这篇论文研究了基于支持向量机（SVM）的害虫多维时间序列预测方法，称为SVM_CAR。针对害虫发生数据的非线性特性，该方法通过SVM进行时间序列的非线性定阶，筛选影响因子，并建立SVM_CAR预测模型，以提高预测准确性。在大豆食心虫虫食率和晚稻第5代褐飞虱发生量的实例中，SVM_CAR表现出比其他五种模型更高的预测精度，显示出在害虫预测中的应用潜力。"
本文探讨了传统害虫预测方法因数据非线性而导致预测准确性低的问题，提出了一个创新的解决方案——SVM_CAR模型。该模型结合了支持向量机（Support Vector Machine）和多变量自回归（CAR）技术，旨在有效地处理复杂和非线性的害虫发生数据。支持向量机是一种强大的监督学习算法，特别适用于处理非线性问题，这正是害虫发生数据的主要特征。
SVM_CAR方法分为三个主要步骤。首先，采用留一法（Leave-One-Out）和均方误差（Mean Squared Error, MSE）最小化原则，利用SVM进行时间序列的非线性定阶，确定最佳的时间序列阶数。这一过程有助于识别出数据中的非线性模式，为后续预测奠定基础。
其次，模型利用SVM对影响害虫发生的各种因素进行非线性筛选。通过这个过程，可以去除不显著的因子，只保留那些对预测结果有显著影响的因子。同时，SVM还能提供这些保留因子的相对重要性排序，这有助于理解哪些因素对害虫发生的影响最大。
最后，基于筛选后的关键影响因子，构建SVM_CAR预测模型。这个模型能够更好地捕捉到害虫发生时间序列的非线性动态规律，从而提高预测的准确性。
为了验证SVM_CAR的有效性，论文使用了大豆食心虫虫食率和晚稻第5代褐飞虱发生量两个实际数据集进行了实验。实验结果显示，SVM_CAR模型的预测精度优于包括ARIMA、灰色模型在内的五种常见预测模型，进一步证明了SVM_CAR在处理害虫预测问题上的优越性能。
总结来说，该研究提出的SVM_CAR模型为害虫预测提供了新的视角，尤其是在处理非线性问题时，其高精度和良好的适应性使得它在农业害虫管理中具有广阔的应用前景。未来的研究可以进一步探索如何优化SVM参数，以及如何将该方法扩展到更复杂的多维度数据集，以提升害虫预测的整体效能。
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