基于BP算法的林分材种出材率模型研究

• 作者: 王冬 赵同林
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 林分材种出材率 预测 BP学习算法
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 页码范围: 8829-8830
• 页数: 2页
• 分类号: TP37

摘要

通过对伐区设计资料，及实际生产码单数据进行学习，确定以平均胸径、平均树高、保留密度、蓄积量为输入神经元，分析了影响BP网络学习效率和预测精度的影响因素，主要从隐含层神经元数量、训练数、隐舍层激励函数、学习样本数量几个方面对材种出材率预测BP网络模型进行了优化，确定了林分经验材种出材率预测人工神经网络模型。为林分经验材种出材率表的编制提供一种新的思路与方法

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王冬		9	15	3.0	3.0
2	赵同林		8	15	3.0	3.0