江西退化红壤区湿地松树干液流BP 神经网络模型研究

• 作者: 涂洁
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 湿地松 Pinus elliottii 树干液流 BP 神经网络 贝叶斯正则化算法 Levenberg-Marquardt算法
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: S718.43
• 字数: 4170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2016.01.004

摘要

以我国南方亚热带退化红壤区重要植被恢复树种———湿地松 Pinus elliottii 为研究对象，采用相关分析法选定空气温度、空气相对湿度、平均净辐射、水汽压亏缺为输入变量，以液流速率为输出变量，构建拓扑结构为4－10－1的湿地松树干液流 BP 神经网络模型。采用贝叶斯正则化法和 Levenberg-Marquardt 法对1900组实测数据进网络训练，用剩余的1900组实测样本进行检验。结果表明：在两种算法下，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达0．98。训练样本的拟合精度分别为88．12％和88．11％，检验样本的仿真精度分别为88．11％和87．98％。该模型对树干液流速率具有较高的模拟精度和泛化能力，能够很好地反映气象因子与液流速率之间的非线性函数关系，从而为同类条件下湿地松人工林的可持续经营和林地水资源的科学管理提供一种新方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	涂洁	南昌工程学院生态与环境科学研究所	25	163	8.0	11.0