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基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型 被引量:4
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作者 沈子奕 林杰 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期80-85,共6页
为了精确预测杉树人工林的潜在生产力,以江西省青原山杉树人工林为研究对象,基于最小二乘法构建杉树树高-胸径的基础模型,在此基础上分别加入地形因子的哑变量和地形因子的混合效应,构建基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型,... 为了精确预测杉树人工林的潜在生产力,以江西省青原山杉树人工林为研究对象,基于最小二乘法构建杉树树高-胸径的基础模型,在此基础上分别加入地形因子的哑变量和地形因子的混合效应,构建基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型,并利用决定系数和均方根误差评价模型的拟合效果,比较2种模型的精度。结果表明:杉树树高-胸径的关系随坡度、坡向的不同存在一定的差异;线性混合效应的回归预测模型精度高于哑变量回归模型和基础模型的,其中基础模型的决定系数、均方根误差分别为0.604、2.595,哑变量回归模型的决定系数、均方根误差分别为0.652、2.443,混合效应模型的决定系数、均方根误差分别为0.659、2.364;与基础模型相比,基于线性混合效应的杉树树高-胸径模型的精度更高,决定系数增大了5.4%,均方根误差减小了8.9%。 展开更多
关键词 树高-胸径模型 哑变量回归模型 混合效应模型
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