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基于BP人工神经网络的兴安落叶松天然林全林分生长模型的研究 被引量：25
1
作者 金星姬 贾炜玮 李凤日 《植物研究》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期370-374,384,共6页
以大兴安岭地区兴安落叶松天然林为研究对象,基于688块固定标准地数据,采用MAT-LAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,依据全林分生长模型的概念,以年龄(A)、地位级指数(SCI)和林分密度指数(SDI)作为... 以大兴安岭地区兴安落叶松天然林为研究对象,基于688块固定标准地数据,采用MAT-LAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,依据全林分生长模型的概念,以年龄(A)、地位级指数(SCI)和林分密度指数(SDI)作为输入变量,以林分每公顷蓄积量(M)作为输出变量,构建和训练了全林分生长的BP人工神经网络模型,并与常规建模方法进行了对比研究。结果表明,BP人工神经网络模型的拟合精度高达99.6%,检验精度为98.9%,说明与其它建模方法相比人工神经网络建模具有较高的拟合精度和适应性,对林分生长具有更好的预测能力。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 兴安落叶松 天然林 全林分生长模型
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