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量子粒子群优化最小二乘支持向量机的立木材积估算
量子粒子群优化最小二乘支持向量机的立木材积估算
作者:
冯仲科
刘迎春
刘金成
杨立岩
原文服务方:
浙江农林大学学报
森林计测学
立木材积
量子粒子群(QPSO)
最小二乘支持向量机(LSSVM)
材积方程
摘要:
基于材积方程建立的材积表是森林资源调查工作中重要的工具,估算立木材积的精度是编制材积表的关键.为了解决已有立木材积方程复杂多样、测算准确率低等不足,以北京地区侧柏Platycladus orientalis和落叶松Larix principis-rupprechtii为研究对象,提出利用量子粒子群优化最小二乘支持向量机(QPSO-LSSVM)算法建立材积方程的方法.通过伐倒解析法结合电子经纬仪无损立木材积精测法获取建模样本,对250株侧柏与300株落叶松数据分别建立一元与二元材积方程,计算得到侧柏与落叶松的一元材积方程测试集的决定系数(R2)为0.978 6和0.946 1,二元材积方程测试集决定系数(R2)为0.987 0和0.990 1,均在0.940 0以上,总体相对误差(TRE)依次为0.75%,-0.16%,0.64%,-0.50%,均满足国家规程小于±3%的要求,表明QPSO-LSSVM模型估算效果良好.最后引用传统一、二元材积方程、BP神经网络和粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法建立材积方程并与之进行对比分析.结果表明:QPSO-LSSVM材积方程在估测精度、收敛速度和稳健性等综合性能指标上优于其他材积方程.该方法在高精度材积估测中具有较好的应用前景.
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篇名
量子粒子群优化最小二乘支持向量机的立木材积估算
来源期刊
浙江农林大学学报
学科
关键词
森林计测学
立木材积
量子粒子群(QPSO)
最小二乘支持向量机(LSSVM)
材积方程
年,卷(期)
2018,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
868-876
页数
9页
分类号
S758
字数
语种
中文
DOI
10.11833/j.issn.2095-0756.2018.05.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
冯仲科
北京林业大学精准林业北京市重点实验室
209
2744
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39.0
2
杨立岩
北京林业大学精准林业北京市重点实验室
7
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刘金成
北京林业大学精准林业北京市重点实验室
8
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刘迎春
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立木材积
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材积方程
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
浙江农林大学学报
主办单位:
浙江农林大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-0756
CN:
33-1370/S
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
3071
总下载数(次)
0
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