基于单木生长神经网络模型的林分生长预测

编号 zgly0000381538

文献类型 期刊论文

文献题名 基于单木生长神经网络模型的林分生长预测

学科分类 220.99;林学其他学科

作者 黄家荣  孟宪宇  关毓秀 

作者单位 河南农业大学林学园艺学院  北京林业大学资源与环境学院 

母体文献 山地农业生物学报 

年卷期 2005,24(6)

页码 477-482

年份 2005 

分类号 S791.248 

关键词 神经网络  马尾松  人工林  林分生长预测 

文摘内容 以马尾松Piuns massoniana人工林间伐试验林为研究对象, 用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型, 再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示, 高、中、低密度的林分断面积预测精度依次为94%、95%、97%, 蓄积量预测精度依次为92%、94%、96%, 表明不计枯损(或采伐)的转移概率矩阵模型对低密度林分的预测比对高密度林分的预测效果好。