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

1、以白樺人工林為研究對象，以東北林業(yè)大學(xué)帽兒山實驗林場的白樺人工林標(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)，對全林分生長模型和單木生長模型進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。
　　在對白樺人工林全林分生長神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究中，以林分年齡A、地位級指數(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，對所建模型進(jìn)行反復(fù)的訓(xùn)練比較試驗，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模型的總體擬合精度為94.17％，擬合理論值與實際值吻合很好。用196塊標(biāo)準(zhǔn)地的數(shù)據(jù)作為檢驗樣本對模型進(jìn)行了檢驗，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際值和理論值的對照圖，說明本文所建的全林分生長的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)

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