基于BP神经网络的杉木林蓄积量估测研究

摘要：

以杉木人工林为研究对象,选取与蓄积量预测有关的因子作为样本输入,通过分析神经网络各参数对网络性能的影响得到最佳参数值,构建结构为10∶3∶1的杉木林蓄积量BP神经网络模型,通过模型训练随机抽取46个样本单元数据并预测20个检验样本.结果表明:BP神经网络对于林分蓄积量具有很好的模拟效果,总体拟合精度为88.5％,均方误差MSE=2.95,所构模型合理、稳定,能够快速有效预测杉木林的变化规律.

关键词：杉木林、人工神经网络、BP算法、蓄积量预测

所属期刊栏目：32

分类号：S758.5;S757.9(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：福建省林业厅科技研究项目DH-397

在线出版日期：2013-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：310-315