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题名基于BP神经网络的沙柳地上生物量预测模型
被引量：7
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作者
程冀文
王树森
罗于洋
张岑
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机构
内蒙古农业大学沙漠治理学院
清水河县老牛湾镇人民政府
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出处
《林业科学研究》
CSCD
北大核心
2022年第3期193-198,共6页
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基金
内蒙古自治区应用技术研究与开发项目“内蒙古地区多功能树种选育及扩繁关键技术研究与示范”(2019GG004)。
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文摘
[目的]以库布其沙漠沙柳为研究对象,建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型,探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化,以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。[方法]选取6种沙柳生长因子,并根据与生物量相关性大小加入输入变量,从而组成6组不同输入变量,输入变量包含因子数量逐步增加(1~6种)。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能,确定最佳输入变量,并在最优输入变量的基础上,确定BP神经网络隐层数量,经过反复训练,建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。[结果]基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构,即输入层节点数(N_(in))∶隐层节点数(N_(h))∶输出层节点数(N_(out))为:4∶9∶1。其中训练数据R^(2)=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50;测试数据R^(2)=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。[结论]基于BP神经网络的沙柳生物量,随着输入变量中输入因子的数量不断增加,发现其R^(2)、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐变好,但是输入变量每增加1种后,当输入因子数量为5时,模型精度相比输入因子数量为4时提升幅度较小,考虑模型使用时的精度和野外工作的便利性,输入层最优输入因子数为4种,当隐层数为9时模型性能表现为最优。
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关键词
沙柳
生物量估算模型
BP神经网络
库布其沙漠
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Keywords
Salix psammophila
biomass model
BP neural network
Kubuqi desert
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分类号
S718.5
[农业科学—林学]
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