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基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究
基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究
作者:
吴承祯
林卓
洪伟
洪滔
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
杉木人工林
收获模型
机器学习
预测
拟合
摘要:
以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化.随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%.分析结果表明,2种模型拟合精度高、预测性能好,为杉木人工林林分收获模拟和预测奠定了基础.为比较2种方法预测结果的差异性,将350个验证样本样地平均分为7组,分别用优化后的2种模型计算各组的预测精度,对预测精度与训练精度的差值进行t检验,结果表明,2种建模方法的预测结果不存在显著性差异,但模型精度的提高对森林资源的精确监测和森林生长动态预测具有重要的理论价值.同时,研究发现支持向量机模型的拟合精度和泛化能力均优于BP神经网络,该方法为收获模型研究提供了新思路.
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直径分布BP模型
内容分析
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内容分析
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相关文献总数
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文献信息
篇名
基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究
来源期刊
北京林业大学学报
学科
农学
关键词
杉木人工林
收获模型
机器学习
预测
拟合
年,卷(期)
2015,(1)
所属期刊栏目
林学
研究方向
页码范围
42-47
页数
分类号
S758.5+1
字数
语种
中文
DOI
10.13332/j.cnki.jbfu.2015.01.008
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
洪伟
福建农林大学林学院
474
9500
47.0
68.0
2
吴承祯
福建农林大学林学院
346
6387
42.0
58.0
4
洪滔
福建农林大学林学院
98
969
19.0
24.0
7
林卓
福建农林大学林学院
8
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4.0
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研究主题发展历程
节点文献
杉木人工林
收获模型
机器学习
预测
拟合
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
北京林业大学学报
主办单位:
北京林业大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1522
CN:
11-1932/S
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区清华东路35号
邮发代号:
18-91
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
3848
总下载数(次)
8
总被引数(次)
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北京林业大学学报2001
北京林业大学学报2000
北京林业大学学报1999
北京林业大学学报2015年第9期
北京林业大学学报2015年第8期
北京林业大学学报2015年第7期
北京林业大学学报2015年第6期
北京林业大学学报2015年第5期
北京林业大学学报2015年第4期
北京林业大学学报2015年第3期
北京林业大学学报2015年第2期
北京林业大学学报2015年第12期
北京林业大学学报2015年第11期
北京林业大学学报2015年第10期
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