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题名生物量精确估算模型与参数辨识方法及应用
被引量：7
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作者
刘恩斌
李永夫
周国模
施拥军
莫路锋
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机构
浙江林学院环境科技学院
浙江林学院信息工程学院
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出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期2549-2561,共13页
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基金
国家自然科学基金资助项目(30771715
30900190)
国家林业局948项目(2008-4-49)
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文摘
从生物量模型的构建与参数辨识方法的改进对生物量进行精确估算。用Chebyshev多项式系的组合构建了p维连续函数空间的一组乘积型基,进而建立了生物量估算统一模型,它具有如下特点:(1)可以克服常用生物量估算模型的经验性、不稳定性、不通用性及对生物量影响因素适应性差的特点,(2)它适合于影响生物量的任何因素,故适应范围非常广且很稳定,(3)可根据实际需要及估算精度确定影响生物量的因素及其阶数大小,(4)模型对生物量的估算相当于在区间[-1,1]上进行的数值插值,变量阶数越高,所插入的点就越多,估算结果越符合实际,整个估算的插值过程与树木的树干解析与树木生长原理是相一致的。对所建模型的参数辨识方法做了探讨,经典最小二乘算法是生物量估算的最常用参数辨识方法,由于它本身固有的一些缺陷使常用最小二乘的估算精度与使用范围受到很大的限制,现代多元统计分析的偏最小二乘算法可以克服常用最小二乘的缺陷,但在提取成分时仍具有不足,针对偏最小二乘的缺陷本文对它做了改进,改进算法即能克服偏最小二乘的不足还能使估算精度大大提高。用2个案例对3种生物量估算方法做了对比分析,结果表明生物量估算统一模型与偏最小二乘改进算法精度最高,其生物量估计误差在零附近排成一条直线。
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关键词
生物量估算统一模型
偏最小二乘改进算法
生物量
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Keywords
unified model for biomass estimation
the improved partial Least-Squares Algorithm
biomass
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分类号
Q948
[生物学—植物学]
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