森林自疏规律BPMSM模型与张氏模型的比较

编号 zgly0001228383

文献类型 期刊论文

文献题名 森林自疏规律BPMSM模型与张氏模型的比较

作者 吴承祯  洪伟  姜志林 

作者单位 福建农林大学林学院  南京林业大学森林资源与环境学院 南平353001  南平353001  南京210037 

母体文献 林业科学 

年卷期 2001年S1期

年份 2001 

分类号 S758 

关键词 自疏规律  BPMSM混合算法  森林自疏 

文摘内容 森林自然稀疏机制一般是非线性的、动态的 ,人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性 ,这从理论上保证了其应用于森林自疏研究的可行性。本文在提出的基于改进单纯形法的神经网络模型 (BP MSM混合算法 )的基本原理和算法的基础上 ,结合山杨林、云南松林和杉木林自疏实例进一步分析了BP MSM混合算法与张氏模型在研究森林自疏规律上的效果优劣。森林自疏实例应用结果表明 ,当建立BP MSM混合算法的 3层 1∶5∶1网络结构模型时 ,其模拟效果明显优于张氏模型 ,残差平方和仅为张氏模型的 3 89%～ 2 7 16 % ,说明BP MSM混合算法应用于森林自疏规律研究是理想的 ,从而丰富了森林自然稀疏规律研究方法。