基于BP神经网络的马尾松立木生物量模型研究
Single-tree biomass modeling of Pinus massoniana based on BP neural network
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摘要: 以马尾松为例，探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择，确定最优的模型拓扑结构，构建单隐层BP神经网络模型；对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型，并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响；将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明：1）最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法，输入变量为D、H，输出变量为Wt、Wa、Wr，隐层节点数为8。2）输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。3）模型LM-DH-8-WtWaWr能够精确地估测马尾松立木生物量，其精度高于传统的相对生长模型。该模型能够一次性地引入多个解释变量，并可以同时估测多个量，从而简化了生物量建模和估测工作，对实际生产具有一定的意义。
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关键词:
- BP神经网络 /
- 立木生物量模型 /
- Levenberg-Marquardt算法 /
- 马尾松
Abstract: The purpose of this study was to explore and verify the applicability of BP neural network model on the singletree biomass estimation for Pinus massoniana. The optimal model had been built after the topology was determined through screening 12 algorithms and choosing the number of inputs, outputs and hidden nodes. To explain the impact of input variable number on the accuracy, double input BP model was compared with single one. Also，to explain the impact of output variable number on the accuracy, multiple output BP model was compared with single one. And to verify the feasibility, the optimal BP model was compared with allometric equation. The results showed that: 1) the algorithm of optimal model LM-DH-8-WtWaWr was LevenbergMarquardt algorithm，with DBH and height as input variables, total weight, weight of above ground and weight of root as output variables, and the number of hidden nodes was 8 2) Adding input and output variables would not decrease the accuracy of BP neural network model. 3) The optimal BP model LM-DH-8-WtWaWr had a good performance in estimating the biomass of P. massoniana and its accuracy was higher than the relative growth model. The BP model can be used to estimate several quantities at once, which makes the estimation of single-tree biomass more simply. -
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