Elman动态递归神经网络在树木生长预测中的应用

编号 zgly0000512448

文献类型 期刊论文

文献题名 Elman动态递归神经网络在树木生长预测中的应用

学科分类 220.2510;森林测计学

作者 刘永霞  冯仲科  杜鹏志 

作者单位 北京林业大学测绘与3S技术中心  北京市规划委员会房山分局  北京市林业勘察设计院 

母体文献 北京林业大学学报 

年卷期 2007,29(6)

页码 99-103

年份 2007 

分类号 S758.1 

关键词 树木生长模型  Elman型胸径动态模型  Elman型树高动态模型  BP网络  非线性拟和  北京山区  油松 

文摘内容 该文充分考虑树木生长所特有的动态性、随机性和非线性,以及Elman动态递归模型的结构特点,获取北京山区油松解析木生长数据,分别建立了Elman型树木胸径生长和树高生长的神经网络动态模型.研究表明,Elman动态递归模型对非线性问题建模具有很好的拟和性和仿真性,其中,用于胸径生长建模时,其拟和精度达到99.45%,仿真精度达到99.42%;用于树高生长建模时,拟和精度达到97.30%,仿真精度达到97.29%,而且其拟和和仿真曲线均为“S”形,符合树木生长规律.进一步对Elman动态模型和常规BP静态模型比较发现,Elman模型具有更好的拟和性、预测性和稳定性。