基于人工神经网络的落叶松一元材积表编制

摘要：

采用大兴安岭东部落叶松Larch的材料,分别运用人工神经网络和回归分析方法编制了落叶松的一元材积表,人工神经网络在拟合过程中以落叶松胸径作为输入向量,以单株材积作为输出向量,并选出既符合林木材积曲线分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型,其网络结构为1∶2∶1,网络对象名为Enet.用该模型拟合的材积表其拟合准确度达95.69%,拟合误差为7.299 7;而用回归分析法拟合的材积表其拟合准确度为91.56%,拟合误差为14.293 0.由此表明,用人工神经网络编制的材积表精度明显高于回归分析法,误差明显小于回归分析法,拟合的材积更接近实际材积.

关键词：人工神经网络、回归分析、落叶松、一元材积表

所属期刊栏目：27

分类号：S791.220.6;TP183(森林树种)

资助基金：河南省科技攻关项目0624050007;河南农业大学校科研和教改项目30400242

在线出版日期：2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-4,32