中国农学通报
中國農學通報
중국농학통보
CHINESE AGRICULTURAL SCIENCE BULLETIN
2010年
20期
131-135
,共5页
段群迷%张广亮%高光芹%黄家荣%张作明%吴辰光%许青云
段群迷%張廣亮%高光芹%黃傢榮%張作明%吳辰光%許青雲
단군미%장엄량%고광근%황가영%장작명%오신광%허청운
薄山林场%栎树%生长模型%人工神经网络
薄山林場%櫟樹%生長模型%人工神經網絡
박산림장%력수%생장모형%인공신경망락
以薄山林场天然栎树为研究对象,用人工神经网络方法研建其生长模型,对提高森林资源信息化管理水平具有重要的应用价值.以20株栎树解析木数据为训练样本,对所建模型进行训练和分析.结果表明:最佳网络结构为1:2:3,其总体拟合准确度为98.37%;模型的龄阶准确度最大99.29%,最小93.18%,平均96.52%;胸径、树高、材积的平均准确度分别为97.17%、99.30%、92.30%.总之,所建模型能够满足林业上森林资源调查与预测的精度要求,是一个网络结构简单直观、数学表达形式简捷、使用方便的单输入多输出神经网络模型.
以薄山林場天然櫟樹為研究對象,用人工神經網絡方法研建其生長模型,對提高森林資源信息化管理水平具有重要的應用價值.以20株櫟樹解析木數據為訓練樣本,對所建模型進行訓練和分析.結果錶明:最佳網絡結構為1:2:3,其總體擬閤準確度為98.37%;模型的齡階準確度最大99.29%,最小93.18%,平均96.52%;胸徑、樹高、材積的平均準確度分彆為97.17%、99.30%、92.30%.總之,所建模型能夠滿足林業上森林資源調查與預測的精度要求,是一箇網絡結構簡單直觀、數學錶達形式簡捷、使用方便的單輸入多輸齣神經網絡模型.
이박산림장천연력수위연구대상,용인공신경망락방법연건기생장모형,대제고삼림자원신식화관리수평구유중요적응용개치.이20주력수해석목수거위훈련양본,대소건모형진행훈련화분석.결과표명:최가망락결구위1:2:3,기총체의합준학도위98.37%;모형적령계준학도최대99.29%,최소93.18%,평균96.52%;흉경、수고、재적적평균준학도분별위97.17%、99.30%、92.30%.총지,소건모형능구만족임업상삼림자원조사여예측적정도요구,시일개망락결구간단직관、수학표체형식간첩、사용방편적단수입다수출신경망락모형.
