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灰色理论和人工神经网络森林资源预测方法的对比研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以森林资源一类清查数据为基础,采用灰色系统理论、人工神经网络两种方法对山西省森林资源的发展趋势进行了预测,并对两种方法的优缺点进行了对比研究。结果表明：人工神经网络的相对误差低于灰色理论,拟合性高。采用人工神经网络预测森林资源变化是一种较好的方法,且对数据有较好的适应能力;人工神经网络更适合于短期预测,而灰色理论适合于中长期的预测。在进行森林资源预测时,应根据不同目的把两种方法结合使用。 相似文献
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应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径. 相似文献
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应用灰色数列预测方法,利用广西森林资源连续清查材料,建立资源动态CM(1,1)模型,并进行残差检验、关联度检验、后验差检,且对1995年广西森林资源进行预测,精度符合要求。 相似文献
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应用等维灰数递补动态预测方法,利用广西历次森林资源连续清查数据,建立资源等维灰数递补动态GM（1,1）模型,并进行残差检验、关联度检验、后验差检验。对2000年、2005年广西森林资源作出预测,精度符合要求。 相似文献
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卡尔曼滤波模型在森林资源动态发展预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
应用卡尔曼滤波模型对八面通林业局未来森林资源动态演变趋势进行预测，结果表明，模型精度比较理想，通过预测，为今后合理经营，开发利用森林资源提供科学依据。 相似文献
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应用灰色数列预测方法,以广西历次森林资源连续清查所取得的生长量及消耗量为时间数据序列,建立GM(1,1)模型,经残差检验、后验差检验、关联度检验之后,用所建模型对广西未来森林生长量及消耗量进行了预测。 相似文献
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用现代高新信息技术对森林资源信息进行科学、高效地管理,为森林资源可持续经营战略决策搭建先进的技术支撑平台,是森林资源可持续经营研究的重要内容.根据目前森林资源信息管理存在的问题和现状,以火地塘林场为例,探讨对森林资源信息进行科学管理的两个关键技术:(1)基于GIS集成管理图形数据和属性数据;(2)建立资源模型库,运用模型实施森林资源数据的动态更新和预测.从而避免了传统的森林资源信息管理方法中存在的一些问题,更加有利于指导森林资源的可持续经营. 相似文献
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本文应用灰色系统理论与方法，以林业部华东森林资源监测中心１９８５～１９９３年对福建省调查的森林资源消耗量数据为基础，以１９８３～１９８８年和１９８８～１９９３年全省森林资源连续清查复查的森林资源消耗量数据分段控制，建立灰色预测的ＧＭ（１，１）拓扑模型，从中选出一个误差最小的模型，对福建省１９９４～２０００年的森林资源消耗量进行预测。预测结果经过１９９４年消耗量调查数据的实践检验，精度达９８．５％。 相似文献
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为快速测定森林土壤的有机碳含量,从取自小兴安岭带岭林业局东方红林场的120个土壤样品中采集350～2500 nm的土壤近红外光谱数据,对光谱做一定的预处理后,运用主成分分析法压缩提取前8个主成分,结合BP神经网络非线性方法建立土壤有机碳含量的预测模型并进行验证。结果表明,验证集的相关系数为0.78002,均方根误差为0.5002,预测集的相关系数为0.84941,均方根误差为0.4538。应用近红外光谱技术及BP神经网络非线性方法建模可以有效地预测土壤的有机碳含量,为野外大面积快速测定森林土壤碳含量提供了技术依据。 相似文献
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文介绍了BP神经网络理论,以森林面积、森林覆盖率、森林蓄积量、受害森林面积、基本完成投资额、病虫害面积等6个影响森林碳汇量为主要因素,构建了基于BP神经网络的森林碳汇量估测模型;并应用我国第六次森林资源清查数据对BP神经网络模型进行训练和仿真。其分析和仿真结果显示:利用BP神经网络模型来模拟和仿真森林碳汇量精度较高,误差较小,具有有较高可靠性,从而为森林资源管理模拟仿真提供一种新方法。 相似文献
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过伐林景观要素沿环境梯度分布趋势的研究 总被引：5，自引：1，他引：4
运用趋势面分析方法 ,在arcinfo的支持下 ,采用统一网格样点采样法 ,通过对不同森林类型的演替阶段定量化 ,对吉林省汪清林业局金沟岭林场的森林景观要素沿环境梯度分布的趋势进行研究。结果表明 :在金沟岭林场范围内 ,水平地理位置对景观要素空间分布的影响极为有限 ,景观要素空间格局更多地受地形特征和干扰格局的综合控制 ;研究地区海拔、坡向和坡度是控制景观要素空间分布格局的主要因素 ;在不同海拔带上 ,坡向和坡度对景观要素空间分布的作用在方向和强度上都有明显差别。 相似文献
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以湖北省赤壁市国有林场40块杉木人工林实测数据为例,运用随机森林方法,以胸径、优势树高、优势胸径为自变量,建立树高预测模型。首先根据随机森林的置换精度重要性筛选出建模的自变量,并确定决策树的数量和竞争节点变量数,得到决定系数R2为0.9450,均方误差MSE为2.6966的随机森林树高预测模型。利用检验数据对随机森林树高预测模型和传统树高预测模型分别进行精度检验。结果表明：随机森林模型的拟合效果与预测效果都优于该传统树高模型,随机森林模型可以作为有效的树高预测技术。
关键词：杉木;标准树高曲线;随机森林 相似文献
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国有林场在本质上是一个能力体系,以熵理论为基础,分析国有林场能力体系的组成因子,依据国有林场能力体系的状况建立国有林场生命周期模型,并进一步分析国有林场生命周期各阶段的特征。 相似文献
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本文以崂山林场为研究区域,利用森林资源二类调查数据和TM影像数据,分析了林分郁闭度与遥感因子之间的定量关系,在此基础上利用多元回归分析法结合实测数据构建郁闭度估测模型,并对模型精度进行检验,结果表明,预估精度达到81.6%,估测效果较好。利用该模型,反演了研究区的林分冠层郁闭度,将崂山林场的林分冠层郁闭度分为四个等级,即非林地区,低郁闭度区,中郁闭度区和高郁闭度区,研究区的森林郁闭度分布呈现西北部和东南部较低,而中部和南部相对较高。 相似文献
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