白樺人工林生長(zhǎng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究.pdf

1、以白樺人工林為研究對(duì)象，以東北林業(yè)大學(xué)帽兒山實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)的白樺人工林標(biāo)準(zhǔn)地資料數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，在MATLAB系統(tǒng)環(huán)境下，應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)，對(duì)全林分生長(zhǎng)模型和單木生長(zhǎng)模型進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。
　　在對(duì)白樺人工林全林分生長(zhǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究中，以林分年齡A、地位級(jí)指數(shù)SI和林分密度指數(shù)SDI構(gòu)成輸入矩陣，以林分每公頃蓄積量M構(gòu)成輸出矩陣，構(gòu)建結(jié)構(gòu)為3∶S∶1的多輸入單輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用300塊白樺人工林標(biāo)準(zhǔn)地

2、的資料數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，對(duì)所建模型進(jìn)行反復(fù)的訓(xùn)練比較試驗(yàn)，得適宜的模型結(jié)構(gòu)為3∶3∶1。模型訓(xùn)練結(jié)果表明，均方誤差函數(shù)mse=0.0011203。對(duì)模型進(jìn)行擬合精度分析，結(jié)果表明，白樺人工林全林分生長(zhǎng)模型的總體擬合精度為94.17％，擬合理論值與實(shí)際值吻合很好。用196塊標(biāo)準(zhǔn)地的數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，總體擬合精度為93.97％，并在三維空間中繪制出了林分蓄積量的實(shí)際值和理論值的對(duì)照?qǐng)D，說(shuō)明本文所建的全林分生長(zhǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)

3、測(cè)的理論值能夠較好地跟蹤實(shí)測(cè)值，模型的預(yù)測(cè)能力很強(qiáng)。
　　在單木生長(zhǎng)模型的研究中，采用MATLAB中l(wèi)og-sigmoid型函數(shù)(logsig)和線(xiàn)性函數(shù)(purelin)為神經(jīng)元的作用函數(shù)，用林分內(nèi)單木相對(duì)直徑、林分密度指數(shù)、林分地位指數(shù)和樹(shù)木年齡作為輸入變量，以單木胸徑生長(zhǎng)量作為輸出變量，構(gòu)建了4∶S∶1的單木生長(zhǎng)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用200組單木生長(zhǎng)數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)，得最適宜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4∶3∶1，均方誤差函