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可变密度蓄积量的BP网络模型 被引量:2

The BP Model for Variable Density Stand Volume
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摘要 在森林经营过程中,及时掌握森林资源的现状,预测其发展趋势对森林资源的宏观经营决策和管理十分重要。本文根据金沟岭林场的实际情况,采用人工神经网络方法建立了基于人工神经网络的混交林可变密度蓄积量BP网络模型,采用回归方程适应性检验法分别对模型的拟合效果进行适应性检验,检验结果表明所有模型是实用的,不存在系统偏差,表明用人工神经网络的方法对森林资源进行预测是可行的,可以满足林业生产经营的精度要求。 In this article,the Jinggouling forest farm is taken as the research object. During the course of forest management, It is important to grasp the status in quo in time and predict the development trend of forest resources for macro-management decision. According to the practical condition in Jinggouling forest farm,the BP model for variable density stand volume was developed with the method of the artificial neural network. The test method of regression equation adaptability is used to test the simulative effects of models. The testing result indicates the model is practicable and no system deviation exist and shows The BP model can satisfy the precision of forestry production.
出处 《河南林业科技》 2005年第1期1-3,共3页 Journal of Henan Forestry Science and Technology
关键词 人工神经网络 BP模型 森林资源 Artificial neural network, BP model, Forest resources
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参考文献5

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共引文献110

同被引文献46

引证文献2

二级引证文献42

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