基于神经网络的森林蓄积量估测

摘要：

在前人研究中还没有把基于BP与RBF神经网络的森林蓄积量预测模型的应用效果进行评价.拟在实际应用中对两种方法进行综合分析与评价,找到一种预测精度更高、适用性更强的方法.采用相关分析法选定郁闭度、阴坡、阳坡、TM1、TM2、TM3、TM5、TM7、NDVI、TM (4-3)、TM4/3为输入变量,以密云县森林蓄积量为输出变量,建立蓄积量估测的RBF与BP神经网络模型.并从神经网络的训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性对二者进行了综合分析,RBF神经网络无论是在训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性上都优于BP神经网络模型.

关键词：BP神经网络、RBF神经网络、综合分析与评价、北京密云县、森林蓄积量预测

所属期刊栏目：32

分类号：S757(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：国家“十一五”科技支撑计划课题2006BAD23B05;国家级推广项目201145

在线出版日期：2012-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52