基于BP神经网络的杉木林蓄积量估测研究

编号 zgly0000799857

文献类型 期刊论文

文献题名 基于BP神经网络的杉木林蓄积量估测研究

学科分类 220.5540;木材学

作者 许炜敏  陈友飞  陈明华  郑丽丹  张清林 

作者单位 福建师范大学地理科学学院 

母体文献 福建林学院学报 

年卷期 2012(4)

页码 310-315

年份 2012 

分类号 S758.5 S757.9 

关键词 杉木林  人工神经网络  BP算法  蓄积量预测 

文摘内容 以杉木人工林为研究对象, 选取与蓄积量预测有关的因子作为样本输入, 通过分析神经网络各参数对网络性能的影响得到最佳参数值, 构建结构为10: 3: 1的杉木林蓄积量BP神经网络模型, 通过模型训练随机抽取46个样本单元数据并预测20个检验样本。结果表明: BP神经网络对于林分蓄积量具有很好的模拟效果, 总体拟合精度为88.5%, 均方误差MSE=2.95, 所构模型合理、稳定, 能够快速有效预测杉木林的变化规律。