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基于材积方程建立的材积表是森林资源调查工作中重要的工具,估算立木材积的精度是编制材积表的关键。为了解决已有立木材积方程复杂多样、测算准确率低等不足,以北京地区侧柏Platycladus orientalis和落叶松Larix principis-rupprechtii为研究对象,提出利用量子粒子群优化最小二乘支持向量机(QPSO-LSSVM)算法建立材积方程的方法。通过伐倒解析法结合电子经纬仪无损立木材积精测法获取建模样本,对250株侧柏与300株落叶松数据分别建立一元与二元材积方程,计算得到侧柏与落叶松