基于NIRS的马尾松苗木根部含水量预测模型

编号 zgly0001691917

文献类型 期刊论文

文献题名 基于NIRS的马尾松苗木根部含水量预测模型

作者 倪超  张云  高捍东 

作者单位 南京林业大学机械电子工程学院  南京林业大学林学院国家林业和草原局南京林木种子检验中心 

母体文献 南京林业大学学报(自然科学版 

年卷期 2019年06期

年份 2019 

分类号 S791.248 

关键词 马尾松苗木  水分含量  近红外光谱  自动编码器  可变加权  支持向量回归 

文摘内容 【目的】马尾松是我国南方主要造林树种,其根部水分含量是评价树木活力的重要指标。本研究构建了一种基于近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)的马尾松苗木根部含水量预测模型。【方法】首先采集根部近红外光谱数据,然后利用可变加权堆叠自动编码器结合支持向量回归构建预测模型。可变加权堆叠自编码器用来逐层提取与输出相关的特征,支持向量回归根据自编码器生成的特征实现了含水量更精确预测。【结果】与其他常用模型的结果相比,提出的模型在马尾松苗木根部水分预测中可以达到最佳性能,校正集中决定系数达到0.970 8,均方根误差为0.635 8;预测集中决定系数达到0.941 3,均方根误差为1.027 0。【结论】基于近红外光谱技术,可变加权堆叠自动编码器与支持向量回归相结合可实现马尾松苗木根部含水量准确预测。