基于人工神经网络的日本落叶松生长量研究

编号 zgly0000457339

文献类型 期刊论文

文献题名 基于人工神经网络的日本落叶松生长量研究

学科分类 220.2510;森林测计学

作者 马友平 

作者单位 湖北民族学院生物科学与技术学院 

母体文献 湖北民族学院学报: 自然科学版 

年卷期 2006,24(4)

页码 343-347

年份 2006 

分类号 S758.4  TP183 

关键词 人工神经网络  BP  日本落叶松  生长量 

文摘内容 通过对在长岭岗林场设置的43块标准地的调查, 获得了不同龄阶单株木的胸径、树高、材积总生长量, 以龄阶为输入矢量, 胸径、树高、材积为目标矢量, 建立拓扑结构为1—3—1的二层BP网络, 隐层传输函数为logsig.输出层为线性函数Purelin.采用Matlab中人工神经网络包中的trainlm函数进行训练, 学习函数选择动量梯度下降学习函数Leamgdm, 可得胸径、树高、材积的数学模型表达式, 对表达式求一阶导数即为连年生长量, 平均生长量为拟合值除以生长年龄。经检验三模型没有系统偏差可用, 仿真效果较理想。用预留的两组数据进行模型检验, 其平均预估精度分别为98.57%、98, 56%、81, 45%; 由材积的连年生长量与平均生长量可以发现, 数量成熟龄为32年。