Elman动态递归神经网络在树木生长预测中的应用

• 作者: 冯仲科 刘永霞 杜鹏志
• 来源期刊: 北京林业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 树木生长模型 Elman型胸径动态模型 Elman型树高动态模型 BP网络 非线性拟和 北京山区 油松
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 页码范围: 99-103
• 页数: 5页
• 分类号: S758.1
• 字数: 3860字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1522.2007.06.016

摘要

该文充分考虑树木生长所特有的动态性、随机性和非线性,以及Elman动态递归模型的结构特点,获取北京山区油松解析木生长数据,分别建立了Elman型树木胸径生长和树高生长的神经网络动态模型.研究表明,Elman动态递归模型对非线性问题建模具有很好的拟和性和仿真性,其中,用于胸径生长建模时,其拟和精度达到99.45%,仿真精度达到99.42%;用于树高生长建模时,拟和精度达到97.30%,仿真精度达到97.29%,而且其拟和和仿真曲线均为"S"形,符合树木生长规律.进一步对Elman动态模型和常规BP静态模型比较发现,Elman模型具有更好的拟和性、预测性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯仲科	北京林业大学测绘与3S技术中心	209	2744	28.0	39.0
2	刘永霞	北京林业大学测绘与3S技术中心	4	52	3.0	4.0
4	杜鹏志		13	149	7.0	12.0