-
题名基于近红外技术的落叶松木材密度预测模型
被引量：20
- 1
-
-
作者
李耀翔
张鸿富
张亚朝
张慧娟
李湃
-
机构
黑龙江省森林持续经营与环境微生物工程重点实验室(东北林业大学)
-
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期27-30,共4页
-
基金
教育部博士点基金新教师项目(200802251011)
黑龙江省青年基金(QC07C59)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(DL09CB06)
国家资助博士后经费
-
文摘
运用近红外光谱对落叶松(Larix gemelinii Rupr)样品密度进行了研究,分别运用偏最小二乘法及主成分回归建立预测模型,并用建立的模型分别对每一个样品进行了预测。基于偏最小二乘法的校正模型及验证模型相关系数分别为0.964和0.918,校正标准误差及预测标准误差分别为0.016和0.021,模型预测值与实测值决定系数为0.93;主成分回归模型中,校正模型及验证模型相关系数分别为0.954和0.911,校正标准误差及预测标准误差分别为0.017和0.023,模型预测值与实测值决定系数为0.91。研究表明:基于主成分回归法与偏最小二乘法的近红外光谱分析建模,都可以实现对落叶松木材密度的有效预测,但相比较而言,偏最小二乘法略优于主成分回归法,所建立的模型对落叶松木材密度预测更加准确可靠。
-
关键词
近红外光谱
落叶松木材密度
主成分回归法
偏最小二乘法
-
Keywords
Near-infrared（NIR）spectroscopy
larix gmelinii wood density
Principle component regression
Partial least square algorithm
-
分类号
S781.31
[农业科学—木材科学与技术]
-
