【摘 要】
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林分蓄积是衡量小班林分生产力的重要指标。选择华北落叶松人工林小班数据,对以年龄、公顷株数和立地指数为自变量,小班公顷蓄积为因变量的BP （back propagation）神经网络模型
【机 构】
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北京林业大学信息学院北京林业大学林业信息化研究所; 河北省塞罕坝机械林场; 内蒙古自治区克什克腾旗桦木沟林场;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0600906);国家863计划项目(2012AA102003)资助
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林分蓄积是衡量小班林分生产力的重要指标。选择华北落叶松人工林小班数据,对以年龄、公顷株数和立地指数为自变量,小班公顷蓄积为因变量的BP （back propagation）神经网络模型和多元回归模型进行研究。研究结果表明:①BP神经网络参数最优组合:三层网络结构包括输入层3个神经元,隐含层10个神经元和1个神经元,输出层1个神经元,R语言算法选用含有动量的自适应梯度下降法,MATLAB软件算法选择Levevberg-Marquardt法;②多元回归模型中,生长理论方程为基础修正函数"Logistic+幂函数"组合的修正模型V=SI0.977 2N0.510 30.500 1/[1+44.226 1exp（-0.146 6t）]表现最优,其决定系数R2为0.721 8;③BP模型预测精度最高,其次是多元回归模型和材积表法。基于以上研究,为了提高BP模型的实用性,通过JAVA和R语言编程方式,将构建BP神经网络小班蓄积预估模型存储到收获预估模型的模型库中,在人工林收获预估中实现BP模型的调用,实现从经典的数学模型形式向智能化软件方向发展,提高BP模型在实际生产中的可操作性,为森林经营作业提供决策支持。
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