【摘 要】
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以江西杉木密度试验林为例,分别基于贝叶斯法和传统法（非线性最小二乘法）估计杉木人工林树高生长模型,并在贝叶斯法中考虑无信息先验分布和有信息先验分布.结果表明：利用贝叶斯
【机 构】
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中国林业科学研究院林业研究所国家林业局林木培育重点实验室
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以江西杉木密度试验林为例,分别基于贝叶斯法和传统法（非线性最小二乘法）估计杉木人工林树高生长模型,并在贝叶斯法中考虑无信息先验分布和有信息先验分布.结果表明：利用贝叶斯法估计杉木人工林树高生长模型,预测值的可靠性比传统法好,而且基于有信息先验分布估计杉木人工林树高生长模型要略好于无信息先验分布.这是因为利用生长模型预测杉木人工林树高生长存在着一定的不确定性,使得利用传统的估计方法分析杉木人工林生长模型稳定性比较低,可靠性也相对较差.贝叶斯法综合利用了先验信息和样本信息,而传统法仅利用了样本信息,而且贝叶斯
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