北京山区油松人工林单木材积生长量BP神经网络模型

摘要：

采用综合分析法和相关分析法选定每公顷蓄积量、标准木年龄、标准木树高、标准木胸径为输入变量,以标准木的上个生长季的材积连年生长量为输出变量,建立三层结构的油松(Pinus tabulaeformis Carr.)人工林单木材积生长量BP神经网络模型.利用北京山区78块各类型油松人工林样地调查数据对模型进行训练和仿真模拟.通过综合比较得出网络模型结构为4: 11:1的网络模型具有最好的模拟效果,训练精度可达94.024%.此模型可以准确、简单、快速的对北京山区油松人工林的单木材积生长量进行有关的分析、计算、模拟和预测.

关键词：北京山区、油松、人工林、单木材积生长量、BP神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：S791.254;TP183(森林树种)

资助基金：国家"十一五"科技支撑计划项目2006BAD03A0201;北京市科技计划重大项目D0706001000091

在线出版日期：2010-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：20-22