【摘 要】
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以杉木人工林为研究对象,选取与蓄积量预测有关的因子作为样本输入,通过分析神经网络各参数对网络性能的影响得到最佳参数值,构建结构为10∶3∶1的杉木林蓄积量BP神经网络模
【机 构】
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福建师范大学地理科学学院,闽侯白沙国有林场
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以杉木人工林为研究对象,选取与蓄积量预测有关的因子作为样本输入,通过分析神经网络各参数对网络性能的影响得到最佳参数值,构建结构为10∶3∶1的杉木林蓄积量BP神经网络模型,通过模型训练随机抽取46个样本单元数据并预测20个检验样本。结果表明:BP神经网络对于林分蓄积量具有很好的模拟效果,总体拟合精度为88.5%,均方误差MSE=2.95,所构模型合理、稳定,能够快速有效预测杉木林的变化规律。
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