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福州市米槠林分相容性胸径生长模型和树高曲线模型研究
被引量：
4
1
作者
田意
吴宏炜
+3 位作者
张伟志
黄光灿
庄崇洋
江希钿
《林业资源管理》
北大核心
2020年第4期44-49,共6页
根据福州市森林资源二类调查数据,利用非线性度量误差联立方程组方法,分别建立基于5种经验生长方程的胸径生长模型和树高曲线模型系统,以均方差(RMSE)、平均绝对偏差(MAD)、决定系数(R2)和预估精度(P)作为模型评价指标,对比5种模型的拟...
根据福州市森林资源二类调查数据,利用非线性度量误差联立方程组方法,分别建立基于5种经验生长方程的胸径生长模型和树高曲线模型系统,以均方差(RMSE)、平均绝对偏差(MAD)、决定系数(R2)和预估精度(P)作为模型评价指标,对比5种模型的拟合效果。结果表明:5种模型的预估精度均大于90%,其中Logistic模型拟合效果最优,胸径生长过程曲线和树高曲线的模型预估精度分别为92.85%和95.15%。经配对t检验,胸径和树高的实测值与预测值之间无明显差异,拟合效果优良。数据分析显示,米槠林分胸径快速生长期滞后于树高快速生长期,均处于林分中、幼龄林时期,然后生长速度逐渐变缓。该模型可以用来描述福州市米槠林分胸径和树高的生长变化规律,在优化模型结构的同时,减少误差对预测结果的影响,并建立了胸径、树高和林龄3者之间的相容性和一致性,为米槠林分的生长预测提供参考。
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关键词
米槠
树高
曲线
经验
生长
模型
度量误差
模型
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职称材料
基于实测数据的地铁隧道长期沉降预测模型研究
被引量：
14
2
作者
李翔宇
李新源
+2 位作者
李明宇
聂俊霞
冯晓波
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2021年第2期186-193,共8页
基于上海地铁二号线的实测沉降数据,运用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对传统BP神经网络进行了优化,以弥补BP神经网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性以及容易局部收敛等缺陷,据此提出了两种新型隧道长期沉降预测模型,即GA-BP神...
基于上海地铁二号线的实测沉降数据,运用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对传统BP神经网络进行了优化,以弥补BP神经网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性以及容易局部收敛等缺陷,据此提出了两种新型隧道长期沉降预测模型,即GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络模型;并对比研究了经验曲线、BP神经网络、GA-BP神经网络以及PSO-BP神经网络等模型方法的优缺点及预测效果.研究发现,以上各神经网络模型均取得了较为满意的预测结果,其中PSO-BP神经网络模型的预测精度最佳,且运算速度最快,是文中所提方法中最适用的盾构隧道长期沉降预测模型.
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关键词
盾构隧道
长期沉降预测
模型
GA-BP神经网络
模型
PSO-BP神经网络
模型
经验曲线模型
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职称材料
题名
福州市米槠林分相容性胸径生长模型和树高曲线模型研究
被引量：
4
1
作者
田意
吴宏炜
张伟志
黄光灿
庄崇洋
江希钿
机构
福建农林大学林学院
出处
《林业资源管理》
北大核心
2020年第4期44-49,共6页
基金
福建省林业局项目:森林生长动态预测模型及数表编制(KLB18H18A)
森林资源资产精准计测及评估技术(KFA17283A)。
文摘
根据福州市森林资源二类调查数据,利用非线性度量误差联立方程组方法,分别建立基于5种经验生长方程的胸径生长模型和树高曲线模型系统,以均方差(RMSE)、平均绝对偏差(MAD)、决定系数(R2)和预估精度(P)作为模型评价指标,对比5种模型的拟合效果。结果表明:5种模型的预估精度均大于90%,其中Logistic模型拟合效果最优,胸径生长过程曲线和树高曲线的模型预估精度分别为92.85%和95.15%。经配对t检验,胸径和树高的实测值与预测值之间无明显差异,拟合效果优良。数据分析显示,米槠林分胸径快速生长期滞后于树高快速生长期,均处于林分中、幼龄林时期,然后生长速度逐渐变缓。该模型可以用来描述福州市米槠林分胸径和树高的生长变化规律,在优化模型结构的同时,减少误差对预测结果的影响,并建立了胸径、树高和林龄3者之间的相容性和一致性,为米槠林分的生长预测提供参考。
关键词
米槠
树高
曲线
经验
生长
模型
度量误差
模型
Keywords
Castanopsis carlesii
Height-diameter cueve empircial growth model
Error measurement model
分类号
S758.5 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
基于实测数据的地铁隧道长期沉降预测模型研究
被引量：
14
2
作者
李翔宇
李新源
李明宇
聂俊霞
冯晓波
机构
建筑安全与环境国家重点实验室
中国建筑科学研究院有限公司地基基础研究所
徐州工程学院土木工程学院
郑州大学土木工程学院
中铁十五局集团城市轨道交通工程有限公司
新华通讯社机关事务管理局
出处
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2021年第2期186-193,共8页
基金
中国建筑科学研究院有限公司青年科研基金资助项目(20161602331030048)
国家自然科学基金资助项目(51508520)
河南省住房城乡建设科技计划资金资助项目(K-1817、K-1818、K1816、K-1940)。
文摘
基于上海地铁二号线的实测沉降数据,运用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对传统BP神经网络进行了优化,以弥补BP神经网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性以及容易局部收敛等缺陷,据此提出了两种新型隧道长期沉降预测模型,即GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络模型;并对比研究了经验曲线、BP神经网络、GA-BP神经网络以及PSO-BP神经网络等模型方法的优缺点及预测效果.研究发现,以上各神经网络模型均取得了较为满意的预测结果,其中PSO-BP神经网络模型的预测精度最佳,且运算速度最快,是文中所提方法中最适用的盾构隧道长期沉降预测模型.
关键词
盾构隧道
长期沉降预测
模型
GA-BP神经网络
模型
PSO-BP神经网络
模型
经验曲线模型
Keywords
shield tunnel
prediction model of the long-term subsidence
GA-BP neural network model
PSO-BP neural network model
empirical curve model
分类号
U45 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
福州市米槠林分相容性胸径生长模型和树高曲线模型研究
田意
吴宏炜
张伟志
黄光灿
庄崇洋
江希钿
《林业资源管理》
北大核心
2020
4
在线阅读
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职称材料
2
基于实测数据的地铁隧道长期沉降预测模型研究
李翔宇
李新源
李明宇
聂俊霞
冯晓波
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2021
14
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职称材料
已选择
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