基于BP神经网络的杉木标准树高曲线

• 作者: 孙玉军 王轶夫 董云飞 郭孝玉
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 杉木 标准树高曲线 BP神经网络模型
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 瞯研究简报瞯
• 页码范围: 154-156,165
• 页数: 4页
• 分类号: S791.27
• 语种: 中文

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0．9023，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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙玉军		94	1923	25.0	40.0
2	郭孝玉		9	78	5.0	8.0
3	董云飞		5	51	4.0	5.0
4	王轶夫	中国科学院地理科学与资源研究所	1	15	1.0	1.0