基于改进的神经网络预测气候因子对大青杨早材 纤维壁厚度和生长速率的影响

• 作者: 于洪源 管雪梅
• 来源期刊: 西南林业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 人工林 大青杨 RBF神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 森林工程
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: S781.81
• 字数: 3252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11929/j.issn.2095-1914.2017.03.029

摘要

为更好地判断气候因子对木材的材质和生长规律的影响,采用径向基函数(RBF)神经网络模型进行模拟,在此基础上提出了一种自适应RBF神经网络以提高拟合精度.结果表明:基于自适应RBF神经网络建立的早材胞壁率及生长速度影响对气候因子响应模型,可以很好地改进传统RBF算法的不足,此算法能较准确的预测人工林大青杨的生长规律,且相比于传统RBF其仿真速度得到显著提高,误差显著减小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管雪梅	东北林业大学机电工程学院	19	83	6.0	8.0
2	于洪源	东北林业大学机电工程学院	1	1	1.0	1.0