【摘 要】
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随着国内外对木材加工产品需求的不断增加,木材的需求量逐年增多,同时森林灾害频繁,乱砍滥伐问题严重,从而导致木材供需矛盾日益尖锐。为了解决木材紧缺问题,各国开始大面积营造人工林。但是人工林材性受多种因素的影响,其中气候因素为木材生长最直接的外在因素,对人工林材性的影响较大,如果能够掌握气候因子对人工林的影响规律,那么对人工林的培育及加工利用具有一定的帮助。大青杨是东北林区最大的阔叶落叶乔木,其木材特
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随着国内外对木材加工产品需求的不断增加,木材的需求量逐年增多,同时森林灾害频繁,乱砍滥伐问题严重,从而导致木材供需矛盾日益尖锐。为了解决木材紧缺问题,各国开始大面积营造人工林。但是人工林材性受多种因素的影响,其中气候因素为木材生长最直接的外在因素,对人工林材性的影响较大,如果能够掌握气候因子对人工林的影响规律,那么对人工林的培育及加工利用具有一定的帮助。大青杨是东北林区最大的阔叶落叶乔木,其木材特性直接关系到木材的生产加工以及利用,因此本文运用气候因子预测人工林大青杨木材材性。由于气候因子不仅和木材材性之间存在一定的联系,而且各气候因子之间也有着非常复杂的关系,因此存在预测模型难以确定、预测准确度低等问题。于是,本文针对以上问题对多种预测模型进行比较并改进,试图得到一种适合大青杨材质预测的高准确度和高速度的预测模型,本研究的主要内容如下:（1）对获取的气候因子和木材材性数据进行归一化（剔除遗传因素）及均值处理,为木材材质预测提供一定的数据基础。选择对木材加工影响较大的材性作为预测对象,即:模型输出（晚材率、生长速率、早晚材纤维长度和早晚材纤维长宽比）。然后运用统计学手段计算并选择相关系数较大的气候因子作为预测模型的输入。（2）运用径向基神经网络（RBF）分别对选择的六个木材材性进行预测,其中晚材率的预测误差为8.26%、生长速率的为19.82%、早晚材纤维长度的分别为2%和4.66%、早晚材纤维长宽比的分别为3.56%和4.71%,并将预测结果与经典的BP神经网络和ELM神经网络模型进行对比,结果表明RBF模型的预测准确度更高。（3）由于RBF模型对晚材率和生长速率的预测误差较大,进一步对二者预测模型进行改进。针对RBF的不足,将一种基于改进的蝴蝶优化算法（IBOA）对RBF参数进行优化,并对晚材率和生长速率再次预测。其中晚材率和生长速率的预测误差降低为6%和7.46%,在预测准确度上均有不同程度的改善,特别是生长速率,误差降低了12.36%,但是收敛速度提升不大。（4）针对收敛速度的问题,运用改进的人工蜂群算法（IABC）对RBF模型进一步优化,此时晚材率和生长速率的预测误差降低为3.01%和5.72%,晚材率的收敛速度从35步降至24步,生长速率的收敛速度从37步降至23步。最终通过测试函数的寻优结果和木材材质的预测结果可以看出,IABC-RBF与IBOA-RBF模型相比,IABC-RBF模型更适合人工林大青杨木材材质预测。
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