【摘 要】
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在森林蓄积量预测中，存在许多非线性、多维组合优化问题。解决这种问题的传统方法多以统计方法为主(如多元回归方法)，以及GM(1，1)灰预测模型和BP神经网络预测模型等，但这些方法都
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在森林蓄积量预测中，存在许多非线性、多维组合优化问题。解决这种问题的传统方法多以统计方法为主(如多元回归方法)，以及GM(1，1)灰预测模型和BP神经网络预测模型等，但这些方法都存在不同程度的缺点。本论文的目的旨在寻求能够解决这种问题的更有效、精度更高的方法。论文在分析BP神经网络时发现，采用误差梯度原理进行权值调整使网络训练难以达到收敛，或者收敛速度缓慢；此外BP网络的隐含层数目对于预测精度有着较大影响，传统做法都以试验确定为主，极大限制了BP网络的预测精度。
遗传算法(GeneticAlgorithms，简称GA)作为一种全局优化方法，在许多领域得到了广泛的应用，本文引入GA优化BP神经网络的网络结构和网络连接权值，建立基于遗传算法的BP神经网络预测模型(简称GA-BP模型)并在Matlab7.0软件平台实现，该软件平台的神经网络工具箱和遗传算法工具箱构造了程序设计所需的许多工具函数，使得程序代码比较简便。然后以广东省肇庆市北岭山林场、大南山林场和新岗林场为例，对森林蓄积量进行预测。
在按照龄组的总蓄积量预测中，运用建立的GA-BP模型对上述三个林场进行预测分析，并比较了传统的BP模型与GM(1，1)灰模型在预测中的误差精度；同时本文比较了文中建立的GA-BP模型与BP模型在小班蓄积量预测中的优劣。最后根据预测结果和所做工作，总结了基于遗传算法的BP神经网络的特点与不足。
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