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题名秦皇岛市沿海地区刺槐立木生物量模型研究
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作者
文嘉禄
张春雪
穆立蔷
赵忠宝
马鹤丹
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机构
东北林业大学林学院
河北环境工程学院生态学系
河北环境工程学院河北省农业生态安全重点实验室
秦皇岛北戴河新区团林林场
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出处
《西北林学院学报》
北大核心
2025年第4期147-156,共10页
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基金
河北省重点研发计划项目碳达峰碳中和创新专项(22374208D)。
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文摘
基于秦皇岛市沿海各林区40株刺槐(Robinia pseudoacacia)实测生物量数据,建立单木生物量模型,同时采用非线性度量误差模型建立刺槐一元、二元相容性生物量模型。采用对数转换与加权回归的方式消除模型异方差。以决定系数(R^(2))、估计值的标准差(SEE)、总相对误差(TRE)、平均系统误差(MSE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE)等指标检验模型精度。结果表明,建立一元、二元独立生物量模型参数稳定、适用性较好,决定系数在0.8以上,总相对误差、平均系统误差(MSE)都稳定在某一区间,模型平均预估精度均在90%以上,两类模型在准确度上均为总体部分最高,树冠部分最低。一元、二元相容性模型检验结果与独立模型检验结果相似,模型的拟合效果、预估精度、准确性较独立模型均有提升。且二元相容性模型为最优模型,考虑实地调查中变量测量的难易程度,在未来刺槐生物量数据研究时应该以胸径为变量建立一元相容性生物量模型。研究结果可为河北省沿海地区刺槐林分生物量及碳储量评估提供参考。
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关键词
刺槐
生物量
立木生物量模型
相容性模型
非线性度量误差模型
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Keywords
Robinia pseudoacacia
biomass
tree biomass
compatible model
nonlinear error-in-variable model
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分类号
S792.27
[农业科学—林木遗传育种]
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题名基于BP神经网络的马尾松立木生物量模型研究
被引量：32
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作者
王轶夫
孙玉军
郭孝玉
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机构
北京林业大学林学院
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期17-21,共5页
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基金
林业公益性行业科研专项(200904003-1)
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文摘
以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1)最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2)输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。3)模型LM-DH-8-WtWaWr能够精确地估测马尾松立木生物量,其精度高于传统的相对生长模型。该模型能够一次性地引入多个解释变量,并可以同时估测多个量,从而简化了生物量建模和估测工作,对实际生产具有一定的意义。
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关键词
BP神经网络
立木生物量模型
LEVENBERG-MARQUARDT算法
马尾松
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Keywords
BP neural network
single-tree biomass model
Levenberg-Marquardt algorithm
Pinusmassoniana
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分类号
S758.1
[农业科学—森林经理学]
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