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杉木人工林胸径生长神经网络建模研究

车少辉  张建国  段爱国  童书振  
【摘要】:【目的】探索神经网络技术对杉木人工林胸径生长的模拟和预测能力,以寻求最优模型。【方法】以江西大岗山杉木人工林为研究对象,依据林木生长理论,用林龄(A)、立地指数(SI)和初植密度(N)3个因子构建平均胸径生长BP模型;通过定量和定性分析相结合的方法对模型选优,并将最佳模型与拓展的Richards模型比较;最后将优化模型应用于未参与建模的样地。【结果】最佳BP模型为Levenberg-Marquardt算法3∶5∶1结构模型(LM351),R2=0.984,MSE=0.196;拓展的Richards模型R2=0.964,MSE=0.433。LM351模型经校正后,适合预测福建邵武杉木人工林胸径生长规律(R2=0.995)。【结论】LM351神经网络模型在精度上优于传统Richards模型,适于林龄6~28年、立地指数12~17m、初植密度1 667~9 967株/hm2的杉木林分平均胸径的模拟和预测。

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