基于BP神经网络的杉木标准树高曲线
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 董云飞1; 孙玉军1; 王轶夫1; 郭孝玉1 |
| 发表日期 | 2014 |
| 关键词 | 杉木 标准树高曲线 BP神经网络模型 |
| ISSN号 | 1000-5382 |
| 摘要 | 以福建省将乐县国有林场29块杉木人工林实测数据为例,运用BP神经网络建模技术建立树高预测模型。分别确定输入量和隐层节点数,再经训练和优选,得到的最优模型结构为2∶5∶1,决定系数为0.902 3,均方误差为1.7842。结合传统的两个标准树高曲线方程,利用检验数据分别对模型进行验证。结果表明:BP神经网络模型不管是拟合效果还是预测效果都明显优于传统方程,可以作为有效的树高预测技术。 |
| 出处 | 东北林业大学学报
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| 期 | 7页:154-156+165 |
| 收录类别 | 其他 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/40408]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_历年回溯文献 |
| 作者单位 | 1.北京林业大学 2.中国科学院地理科学与资源研究所 3.江西农业大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 董云飞,孙玉军,王轶夫,等. 基于BP神经网络的杉木标准树高曲线. 2014. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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