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基于BP人工神经网络的兴安落叶松天然林全林分生长模型的研究
被引量：
26
1
作者
金星姬
贾炜玮
李凤日
《植物研究》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期370-374,384,共6页
以大兴安岭地区兴安落叶松天然林为研究对象,基于688块固定标准地数据,采用MAT-LAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,依据全林分生长模型的概念,以年龄(A)、地位级指数(SCI)和林分密度指数(SDI)作为...
以大兴安岭地区兴安落叶松天然林为研究对象,基于688块固定标准地数据,采用MAT-LAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,依据全林分生长模型的概念,以年龄(A)、地位级指数(SCI)和林分密度指数(SDI)作为输入变量,以林分每公顷蓄积量(M)作为输出变量,构建和训练了全林分生长的BP人工神经网络模型,并与常规建模方法进行了对比研究。结果表明,BP人工神经网络模型的拟合精度高达99.6%,检验精度为98.9%,说明与其它建模方法相比人工神经网络建模具有较高的拟合精度和适应性,对林分生长具有更好的预测能力。
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关键词
BP人工神经网络
兴安落叶松
天然林
全林分生长模型
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职称材料
基于定期调查数据的全林分年生长预测模型研究
被引量：
12
2
作者
张雄清
雷渊才
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期69-74,共6页
以北京山区油松为研究对象,利用可变生长率法构造油松全林分年生长预测模型,并通过似乎不相关联立估计全林分生长模型的参数。研究结果表明:利用可变生长率法建立全林分年生长预测模型符合林分发展的规律,解决了林分生长预测的阶段无偏...
以北京山区油松为研究对象,利用可变生长率法构造油松全林分年生长预测模型,并通过似乎不相关联立估计全林分生长模型的参数。研究结果表明:利用可变生长率法建立全林分年生长预测模型符合林分发展的规律,解决了林分生长预测的阶段无偏性,同时为林分经营者提供了林分年变化量,而且通过似乎不相关联立估计得到的全林分生长模型参数,没有明显的估计偏差,从而提高了参数估计的有效性。
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关键词
林学
森林计测学
全
林分
年
生长
模型
可变
生长
率法
似乎不相关联立估计
油松
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职称材料
马尾松人工林经营密度模型研究
被引量：
3
3
作者
陈晨
刘光武
黄家荣
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第23期14078-14081,共4页
采用人工神经网络的建模技术建立了林分蓄积与立木密度、林分年龄和地位指数间的全林分生长模型,并以所建全林分生长模型为基础构造目标函数,采用改进单纯形法对建立的目标函数进行搜索寻优,以找到最佳的经营密度及对应的间伐时间。结...
采用人工神经网络的建模技术建立了林分蓄积与立木密度、林分年龄和地位指数间的全林分生长模型,并以所建全林分生长模型为基础构造目标函数,采用改进单纯形法对建立的目标函数进行搜索寻优,以找到最佳的经营密度及对应的间伐时间。结果表明,拟合结果符合林分生长规律,可以用BP神经网络建模技术建立相应的全林分生长模型;用改进单纯形法对目标函数进行优化,不仅可以求得最优的保留密度,而且可以求得对应的间伐时间。
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关键词
马尾松
人工神经网络
全
林分
生长
BP
模型
改进单纯形
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职称材料
题名
基于BP人工神经网络的兴安落叶松天然林全林分生长模型的研究
被引量：
26
1
作者
金星姬
贾炜玮
李凤日
机构
东北林业大学林学院
出处
《植物研究》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期370-374,384,共6页
基金
国家十一五重点科技支撑项目(2006BAD24B06)
教育部重点科研项目"东北林区天然混交林单木生长模型的研究"(104073)
文摘
以大兴安岭地区兴安落叶松天然林为研究对象,基于688块固定标准地数据,采用MAT-LAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,依据全林分生长模型的概念,以年龄(A)、地位级指数(SCI)和林分密度指数(SDI)作为输入变量,以林分每公顷蓄积量(M)作为输出变量,构建和训练了全林分生长的BP人工神经网络模型,并与常规建模方法进行了对比研究。结果表明,BP人工神经网络模型的拟合精度高达99.6%,检验精度为98.9%,说明与其它建模方法相比人工神经网络建模具有较高的拟合精度和适应性,对林分生长具有更好的预测能力。
关键词
BP人工神经网络
兴安落叶松
天然林
全林分生长模型
Keywords
BP ANN
Dahurian Larch （Larix gemelinii Rupr. ）
natural forest
whole stand growth model
分类号
S758.52 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
基于定期调查数据的全林分年生长预测模型研究
被引量：
12
2
作者
张雄清
雷渊才
机构
中国林业科学研究院资源信息研究所
出处
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期69-74,共6页
基金
"十一五"国家科技支撑计划重点项目(2006BAD23B02)
文摘
以北京山区油松为研究对象,利用可变生长率法构造油松全林分年生长预测模型,并通过似乎不相关联立估计全林分生长模型的参数。研究结果表明:利用可变生长率法建立全林分年生长预测模型符合林分发展的规律,解决了林分生长预测的阶段无偏性,同时为林分经营者提供了林分年变化量,而且通过似乎不相关联立估计得到的全林分生长模型参数,没有明显的估计偏差,从而提高了参数估计的有效性。
关键词
林学
森林计测学
全
林分
年
生长
模型
可变
生长
率法
似乎不相关联立估计
油松
Keywords
forestry
measurement science of forest
annual whole stand model
variable rate method
seemingly unrelated regression（SUR）
Pinus tabulaeformis
分类号
S758.52 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
马尾松人工林经营密度模型研究
被引量：
3
3
作者
陈晨
刘光武
黄家荣
机构
河南科技大学林业职业学院
河南农业大学林学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第23期14078-14081,共4页
基金
河南省科技攻关基金课题(0624050007)
文摘
采用人工神经网络的建模技术建立了林分蓄积与立木密度、林分年龄和地位指数间的全林分生长模型,并以所建全林分生长模型为基础构造目标函数,采用改进单纯形法对建立的目标函数进行搜索寻优,以找到最佳的经营密度及对应的间伐时间。结果表明,拟合结果符合林分生长规律,可以用BP神经网络建模技术建立相应的全林分生长模型;用改进单纯形法对目标函数进行优化,不仅可以求得最优的保留密度,而且可以求得对应的间伐时间。
关键词
马尾松
人工神经网络
全
林分
生长
BP
模型
改进单纯形
Keywords
Pinus massoniana
Artificial neural network
Whole stand growth BP model
Improved simplex method
分类号
S191.248 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP人工神经网络的兴安落叶松天然林全林分生长模型的研究
金星姬
贾炜玮
李凤日
《植物研究》
CAS
CSCD
北大核心
2008
26
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于定期调查数据的全林分年生长预测模型研究
张雄清
雷渊才
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
马尾松人工林经营密度模型研究
陈晨
刘光武
黄家荣
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011
3
在线阅读
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职称材料
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