基于优化算法的阔叶树种生长模型研究

编号 zgly0001563950

文献类型 期刊论文

文献题名 基于优化算法的阔叶树种生长模型研究

作者 吴恒  朱丽艳  吴雪琼 

作者单位 国家林业局昆明勘察设计院 

母体文献 林业资源管理 

年卷期 2017年S1期

年份 2017 

分类号 S758 

关键词 生长模型  优化算法  参数求解  阔叶树种 

文摘内容 随着优化算法的发展和应用,分析优化算法在林分断面积生长模型参数估计中的运用并分析其优劣就显得尤为的迫切。采用昆明市森林资源二类调查数据,筛选树种组成大于等于6成的小班剔除异常值后作为建模样本单元。采用地位级指数和林分密度指数引入到生长模型中,分别采用麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行参数求解,根据算法迭代次数比较各优化算法的算法效率,并求解生长模型参数稳定性。结果表明,桤木、栎类和桉类断面积生长模型拟合决定系数分别为0.94,0.87,0.84,均方根误差分别为1.10,1.59,2.20,模型通过T检验和残差分析;麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法迭代次数平均值分别为68,2 188,4 147,4 492和2 324;Richards,Schumacher和Korf模型各参数拟合结果间欧式距离分别为1 408.47,10.11,45.22,Korf模型的拟合优度大于Schumacher和Richards模型。