【摘 要】
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研究木材生长轮密度准确预测问题,树林在生长过程中受到生态因子、培育措施、立地条件以及树木本身遗传等因素影响,木材生长轮密度呈非线性变化规律。针对传统线性预测方法只能对线性变化规律进行预测的缺陷,提出一种神经网络的木材生长轮密度预测方法。首先对木材生长轮密度一维数据进行重构变成多维数据,然后将数据输入到神经网络进行学习,并采用粒子群算法对神经网络参数进行优化,最后建立木材生长轮密度最优预测模型。采用
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研究木材生长轮密度准确预测问题,树林在生长过程中受到生态因子、培育措施、立地条件以及树木本身遗传等因素影响,木材生长轮密度呈非线性变化规律。针对传统线性预测方法只能对线性变化规律进行预测的缺陷,提出一种神经网络的木材生长轮密度预测方法。首先对木材生长轮密度一维数据进行重构变成多维数据,然后将数据输入到神经网络进行学习,并采用粒子群算法对神经网络参数进行优化,最后建立木材生长轮密度最优预测模型。采用具体木材生长轮数据对建立的最优预测模型性能进行仿真,结果表明,相对线性预测方法,改进方法提高木材生长轮密
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