基于BP神经网络连栽桉树人工林生长量预测

• 作者: 叶绍明 覃连欢 龙滔
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: BP神经网络 尾巨桉 人工林 生长量预测
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 122-125
• 分类号: S792.39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2012.05.030

摘要

以广西国有东门林场雷卡分场的3个连栽代次的尾巨桉(Eucalyptus urophyuaxE.grandis)人工林为研究对象,以林分的林龄和林分密度作为输入变量,分别以林分的平均胸径和树高为输出变量,构建了6个2:n:1的BP人工神经网络模型.用林分前5a的数据对网络进行训练,第6、7年数据进行测试,经过大量训练选取最优模型后,得出以2:2:1的结构训练的模型最优,林分平均胸径的3个BP网络模型平均预测精度分别为99.09％、98.35％和96.37％,平均树高的3个BP网络模型平均精度分别为96.22％、96.48％和96.6％.回归分析证明模型的拟合效果良好.模型可用来分析、模拟和预测相似条件下按树人工林林分随林龄增长整个生长阶段的生长量变化情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶绍明		57	493	11.0	19.0
2	龙滔		3	44	3.0	3.0
3	覃连欢		3	44	3.0	3.0