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摘要:
以江西退化红壤区杉木人工林为研究对象,采用MATLAB工具箱中的log‐sigmoid型函数( tansig)为神经元作用函数,以空气温度、空气相对湿度、平均净辐射、水汽压亏缺为输入变量,液流速率为输出变量,运用贝叶斯正则化算法和Levenberg‐Marquardt算法对4000组气象数据和液流数据进行网络训练和检验,构建拓扑结构为4101的杉木树干液流反向传播( back propagation , BP)神经网络模型.结果表明:在2种算法下训练样本和检验样本模型输出值与实测值之间线性回归的拟合程度均较高,回归方程的相关系数在0.93以上;训练样本的拟合精度分别为83.57%和83.06%,检验样本的仿真精度分别为82.87%和82.15%.说明该网络模型能够很好地反映液流速率与气象因子之间的非线性函数关系,可为杉木人工林的可持续经营和林地水资源的科学管理提供有效手段.
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文献信息
篇名 基于反向传播神经网络的退化红壤区杉木树干液流模拟
来源期刊 浙江大学学报(农业与生命科学版) 学科 农学
关键词 杉木 树干液流 贝叶斯正则化算法 Levenberg-Marquardt算法 反向传播神经网络
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 资源与环境科学(Resource & environmental sciences)
研究方向 页码范围 205-212
页数 8页 分类号 S718
字数 6287字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-9209.2014.05.191
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘琪璟 北京林业大学林学院 64 757 13.0 25.0
2 涂洁 南昌工程学院生态与环境科学研究所 25 163 8.0 11.0
3 危骏 南昌工程学院生态与环境科学研究所 3 7 1.0 2.0
4 胡良 南昌工程学院生态与环境科学研究所 4 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
杉木
树干液流
贝叶斯正则化算法
Levenberg-Marquardt算法
反向传播神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(农业与生命科学版)
双月刊
1008-9209
33-1247/S
大16开
杭州市天目山路148号 浙江大学出版社内
32-48
1956
chi
出版文献量(篇)
2752
总下载数(次)
3
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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