【摘 要】
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批量评估具有效率高、费用低且满足大量评估等优点。论文以中龄林为例，将BP神经网络应用于林木资源资产批量评估。通过比较学习算法、隐含层节点数，运用敏感性分析法确定影响因
【机 构】
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江西农业大学林学院,江西省兴国县林业局
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批量评估具有效率高、费用低且满足大量评估等优点。论文以中龄林为例，将BP神经网络应用于林木资源资产批量评估。通过比较学习算法、隐含层节点数，运用敏感性分析法确定影响因子对评估值的贡献程度，筛选输入层因子，从而优化了林木资源资产批量评估BP神经网络模型结构。结果表明：贝叶斯正则化法优于L-M算法；年龄、利率、蓄积、树种为强影响因子，这4个因子对评估值的贡献度超过60％；最优模型结构为BR 9-10-1，该模型平均绝对误差为32．46元/hm2，平均相对误差为1．28％，决定系数达0．9997，模型拟合精度高
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