基于神经网络的马尾松人工林密度指数模型

编号 zgly0001692528

文献类型 期刊论文

文献题名 基于神经网络的马尾松人工林密度指数模型

作者 刘光武  陈晨  王柯力 

作者单位 河南林业职业学院  河南省南召县林业局 

母体文献 浙江农林大学学报 

年卷期 2020年01期

年份 2020 

分类号 S791.248  S753.3 

关键词 森林经理学  马尾松  人工林  林分密度指数  人工神经网络 

文摘内容 【目的】通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究,为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。【方法】以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象,采用147块标准地数据,以林分平均胸径为输入向量,以林分密度为输出向量,建立了林分密度指数人工神经网络(ANN)模型,并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。【结果】①薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3,马尾松标准平均胸径为14 cm, Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%, t检验结果显著;②构建了网络结构为1∶2∶1的林分密度指数ANN模型,模型拟合精度为92.57%,均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术,在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时,幼龄林组拟合效果都不理想,这与幼龄林组数据数量偏少有关。【结论】所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。图4表1参13