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题名Elman动态递归神经网络在树木生长预测中的应用
被引量：16
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作者
刘永霞
冯仲科
杜鹏志
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机构
北京林业大学测绘与
北京市林业勘察设计院
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期99-103,共5页
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基金
北京市自然科学基金重点项目(4041002)
国家自然科学基金项目(90302014)
农业科技成果转化资金项目(05EFN217100428)
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文摘
该文充分考虑树木生长所特有的动态性、随机性和非线性,以及Elman动态递归模型的结构特点,获取北京山区油松解析木生长数据,分别建立了Elman型树木胸径生长和树高生长的神经网络动态模型.研究表明,Elman动态递归模型对非线性问题建模具有很好的拟和性和仿真性,其中,用于胸径生长建模时,其拟和精度达到99.45%,仿真精度达到99.42%;用于树高生长建模时,拟和精度达到97.30%,仿真精度达到97.29%,而且其拟和和仿真曲线均为"S"形,符合树木生长规律.进一步对Elman动态模型和常规BP静态模型比较发现,Elman模型具有更好的拟和性、预测性和稳定性.
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关键词
树木生长模型
elman型胸径动态模型
elman型树高动态模型
BP网络
非线性拟和
北京山区
油松
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Keywords
tree growth model,elman breast-height diameter dynamic growth model,elman tree-height dynamic growth model,BP neural network,nonlinear fitting,Beijing Mountainous Area,Pinus tabulaeformis
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分类号
S758.1
[农业科学—森林经理学]
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