高级检索
    王岩, 孙宇瑞, 冶民生, 谢响明, 何磊, 蒋佳荔, 李绍才, 张学俭, 罗菊春, 侯旭, 柳新伟, 张文娟, 张金凤, 李云成, 朱妍, 高鹏, 盖颖, 贺庆棠, 王盛萍, 李永慈, 李吉跃, 吕建雄, 申卫军, 何静, 关文彬, 张华丽, 崔保山, 孙海龙, 廖学品, 唐守正, 王文棋, 昌明, 成仿云, 冯仲科, 张志强, 康向阳, 陆佩玲, 吴玉英, 马道坤, 李小飞, 于晓南, 石碧, 杨志荣, 王军辉, 张桂莲, 蒋湘宁, 关毓秀, 吴斌, 静洁, 路婷, 张平冬, 史剑波, 何权, 孙阁, 赵广杰, 陈永国, 王尚德, 蒲俊文, 张满良, 孙晓霞, 马克明, 彭少麟, 汪燕, 赵燕东, 胡文忠, 余新晓, 刘国华, 林威, 汪西林, . 马尾松人工林直径分布神经网络模型研究[J]. 北京林业大学学报, 2006, 28(1): 28-31.
    引用本文: 王岩, 孙宇瑞, 冶民生, 谢响明, 何磊, 蒋佳荔, 李绍才, 张学俭, 罗菊春, 侯旭, 柳新伟, 张文娟, 张金凤, 李云成, 朱妍, 高鹏, 盖颖, 贺庆棠, 王盛萍, 李永慈, 李吉跃, 吕建雄, 申卫军, 何静, 关文彬, 张华丽, 崔保山, 孙海龙, 廖学品, 唐守正, 王文棋, 昌明, 成仿云, 冯仲科, 张志强, 康向阳, 陆佩玲, 吴玉英, 马道坤, 李小飞, 于晓南, 石碧, 杨志荣, 王军辉, 张桂莲, 蒋湘宁, 关毓秀, 吴斌, 静洁, 路婷, 张平冬, 史剑波, 何权, 孙阁, 赵广杰, 陈永国, 王尚德, 蒲俊文, 张满良, 孙晓霞, 马克明, 彭少麟, 汪燕, 赵燕东, 胡文忠, 余新晓, 刘国华, 林威, 汪西林, . 马尾松人工林直径分布神经网络模型研究[J]. 北京林业大学学报, 2006, 28(1): 28-31.
    LI Shao_cai, SUN Dong-mei, MA Keming, LI Yong_ci, WANG Jun-hui, LIU Guohua, TANG Shou_zheng, WU Bin, WANG Xi_lin, YANG Qian, ZHANG Shou-gong, SUN Hai_long, SONG Jin_zhu, YANG Zhi_rong, SHI Shu-lan, HU Hui-ren, HE Lei, CUI Bao_shan, ZHANG Song-zhi. Neural network models of diameter distribution for Pinus massoniana plantations[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2006, 28(1): 28-31.
    Citation: LI Shao_cai, SUN Dong-mei, MA Keming, LI Yong_ci, WANG Jun-hui, LIU Guohua, TANG Shou_zheng, WU Bin, WANG Xi_lin, YANG Qian, ZHANG Shou-gong, SUN Hai_long, SONG Jin_zhu, YANG Zhi_rong, SHI Shu-lan, HU Hui-ren, HE Lei, CUI Bao_shan, ZHANG Song-zhi. Neural network models of diameter distribution for Pinus massoniana plantations[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2006, 28(1): 28-31.

    Neural network models of diameter distribution for Pinus massoniana plantations

    • 摘要: 该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型. 用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2 该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%. 神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.

       

    /

    返回文章
    返回