بررسی دقیق ساختار اصلی سری زمانی نقش مهمی در افزایش دقت پیش‌بینی مدل ARIMA دارد. هدف این تحقیق بررسی تاثیر جداسازی مدلسازی بخش خطی و غیر‌خطی سری زمانی در نتایج مدل ARIMA است. تفکیک مدلسازی سری‌های عملکرد محصول گندم و ذرت دانه‌ای (استان‌های کرمانشاه و اصفهان) در بخش خطی مربوط به مدل ARIMA بود و در بخش غیرخطی با رگرسیون بردار پشتیبان انجام گرفت(مدل هیبرید). نتایج مدلسازی می‌تواند تحت تاثیر نوع ترکیب مورد استفاده بخش غیر خطی در مدل هیبرید تغییر یابد، به‌عنوان نمونه در سری زمانی ذرت دانه‌ای در استان کرمانشاه مقدار RMSE در ترکیبی فقط با باقی‌مانده‌ها 52/1 و در ترکیبی با سری زمانی 03/15 برآورد شد. در سری زمانی گندم در استان اصفهان با مدل هیبرید میزان کاهش آماره‌های RMSE،MAE و UII به‌ترتیب برابر با 94/45، 29/52 و 46 درصد بود که بیانگر بهبود نتایج با مدل هیبرید و تفکیک مدلسازی بخش خطی و غیر‌خطی سری زمانی است. مقادیر GMER در هر چهار سری زمانی بزرگتر از یک بودند که حاکی از بیش‌برآورد مقادیر پیش‌بینی شده مدل هیبرید می‌باشد. مقایسه متوسط مقادیر آماره‌ها در دو استان حاکی از تاثیر نوع اقلیم در مبحث مدلسازی است چرا که متوسط مقادیر هر آماره در هر دو مدل ( ARIMA و هیبرید) و در هر دو محصول در استان اصفهان نسبت به کرمانشاه کاهش داشت (میزان کاهش RMSE و UII به ترتیب 72‌/24 و 24/12 درصد). بنابراین تفکیک مدلسازی بخش خطی و غیر‌خطی می‌تواند دقت نتایج مدل ARIMA را افزایش دهد. Manuscript profile