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文檔簡介
1、桉樹由于其具有速生、豐產(chǎn)、用途廣、適用性強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)效益高等特點(diǎn),近年來,在福建省的引種呈逐步北移趨勢(shì),目前在福建省引種已漸成規(guī)模,其經(jīng)營管理引起了越來越多林業(yè)工作者的重視。而桉樹林分生長規(guī)律研究則是經(jīng)營管理的重要理論依據(jù),因此本文擬針對(duì)福建北移引種桉樹,以福建省閩西北的永安市桉樹為研究對(duì)象,對(duì)桉樹林分生長規(guī)律及經(jīng)營若干問題進(jìn)行分析研究,以期為福建北移桉樹經(jīng)營管理提供理論參考依據(jù)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Anificial Neural N
2、etwork,簡稱ANN)是現(xiàn)代智能算法之一,它具有不需要考慮數(shù)學(xué)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu),不需要假設(shè)前提條件,不需要人為地確定因子權(quán)重等特點(diǎn),并能夠綜合地映射研究對(duì)象的整體性,具有大規(guī)模并行運(yùn)算、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、容錯(cuò)性的能力而被廣泛應(yīng)用于生物學(xué)系統(tǒng)中具有非線性和復(fù)雜性的預(yù)測(cè)建模。因此本文在前人對(duì)于林分生長規(guī)律研究基礎(chǔ)上,首次采用ANN原理對(duì)北移桉樹人工林林分的直徑、樹高、直徑與樹高二維分布、全林分模型及出材率模型進(jìn)行研究,其研究結(jié)論表明:
3、 (1)分別以相對(duì)直徑、相對(duì)樹高為輸入變量、株數(shù)累積頻率為輸出變量、隱層和輸出層的傳遞函數(shù)為logsig構(gòu)建1:2:1的桉樹人工林林分相對(duì)直徑BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。相對(duì)直徑累積頻率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均預(yù)測(cè)精度達(dá)到0.8819,相對(duì)樹高累積頻率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均預(yù)測(cè)精度達(dá)到0.8810,其模型預(yù)測(cè)較好,對(duì)永安桉樹人工林林分直徑與樹高累積頻率分布均具有較好的適應(yīng)性。 (2)以相對(duì)直徑和相對(duì)樹高為輸入變量、株數(shù)累積頻率為輸出變量、
4、隱層和輸出層的傳遞函數(shù)為logsig構(gòu)建了2:3:1的桉樹人工林林分相對(duì)直徑相對(duì)樹高二維株數(shù)累積頻率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 (3)以年齡、立地類型、株數(shù)密度為輸入變量,平均胸徑、平均樹高、蓄積為輸出變量、隱層傳遞函數(shù)為tansig,輸出層傳遞函數(shù)為purelin構(gòu)建了3:6:3的桉樹人工林全林分生長BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。利用38塊標(biāo)準(zhǔn)地樣本對(duì)所構(gòu)建的模型進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果為平均胸徑預(yù)測(cè)精度平均值為0.8675,平均樹高預(yù)測(cè)精度平均值為0.8
5、789,蓄積預(yù)測(cè)精度平均值為0.7869。 (4)利用歸一化處理后的徑階和樹高為輸入變量,林分總出材率為輸出變量,隱層和輸出層的傳遞函數(shù)為logsig構(gòu)建了2:4:1的桉樹人工林林分出材率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。利用49株樣木作為預(yù)測(cè)樣本對(duì)所建的出材率模型進(jìn)行預(yù)測(cè)后發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)出材率與實(shí)測(cè)出材率的誤差平均值為0.0042,預(yù)測(cè)精度平均值達(dá)0.9481,說明所擬合的模型預(yù)測(cè)效果較好。 綜上研究表明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在永安桉樹人工林林
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