摘要：【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM（1，1）进行数据初始化处理，将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析，结果表明预测数据精度达到97．379％，较ARIMA模型，灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5．469％、3．499％、1．188％，模型平稳性增强，预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段，验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性，并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。

关键词：组合模型 arima 遗传算法 bp神经网络 

单位：中国农业科学院农业信息研究所 北京100081