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林分断面积组合预测模型权重确定的比较 总被引：2，自引：0，他引：2
引入组合预测方法以提高林分断面积预测的精度及2类模型(林分水平模型和单木水平模型)预测林分断面积的兼容性。组合预测法能够充分利用各单个模型的有效信息,从而提高预测精度,而单个模型权重的选取对提高组合预测法的精度至关重要。本研究基于北京山区油松连续清查数据,利用误差平方和法、方差协方差法和最优加权法确定林分断面积组合预测模型的权重。结果表明:组合预测法能够提高预测精度,同时利用最优加权法所建立的林分断面积组合预测模型其预测精度最高,方差协方差法次之,误差平方和法预测精度最低。 相似文献
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为准确预测生鲜产品物流需求量，提出了一种基于灰色GM(1,1)模型和BP神经网络的组合预测模型。首先构建了生鲜物流需求指标体系，然后分别利用传统灰色预测模型GM(1,1)和BP神经网络做单一预测，最后将2个模型进行加权做组合预测。选取辽宁省作为实例，通过MATLAB软件进行辽宁省生鲜产品的物流需求预测，结果表明：与2个单一的预测模型相比，灰色神经网络模型拥有更高的预测精度，因此选择组合预测模型对辽宁省未来5年生鲜产品需求量进行预测，为辽宁省生鲜物流管理的战略部署提供一定的参考。 相似文献
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针对公路口岸货运量预测的问题,基于常用预测方法：线性回归预测、时间序列预测和灰色系统预测及组合预测方法的研究,提出BP神经网络组合预测模型。结合绥芬河公路口岸货运量运输情况,对组合预测模型进行了验证。实验结果表明,该方法对公路货运量的预测很有效。 相似文献
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基于DRNN和ARIMA模型的森林火灾面积时空综合预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
森林火灾是一个跨空间发展的动态过程,不易被传统的分析方法和静态神经网络有效处理.提出一种基于动态回归神经网络(DRNN)和自回归集成移动平均(ARIMA)组合模型的森林火灾时空综合预测方法.该方法先用ARIMA对时空数据的时序进行预测,再用DRNN捕获时空数据间隐藏的空间相关,最后用统计回归将时间和空间预测结果组合起来,得到时空综合预测结果.以广东省森林火灾面积预测为例,说明其原理和建模过程,并对预测结果的精度进行验证.结果表明:由于考虑了数据间的空间关系,该时空综合预测模型可以对森林火灾面积进行较准确有效的预测,比单纯应用ARIMA模型预测精度高,是预测森林火灾等跨空间动态变化问题的有效工具. 相似文献
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应用基于结构风险最小化准则的支持向量回归机(SVR)方法,建立灰色支持向量回归机的组合预测模型,并以河南省相关统计数据为基础,对其区域高等教育发展规模进行了预测。研究表明:该模型较全面地反映了区域高等教育规模发展的变化规律,预测精度较高,预测结果具有较高的可信性。 相似文献
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应用数据处理的GMDH自回归算法、AC算法，建立了基于GMDH的工业产品销售收入预测模型，并结合BP神经网络，最终建立了最优组合预测模型。通过对四川省2008年第2、3、4季度的工业产品销售收入指标进行验证，得出本文的方法，不仅改善了模型对数据样本的拟舍精度，而且提高了模型的预测能力。 相似文献
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文章通过收集1978-2007年的广东省实际GDP,运用ARIMA对广东省GDP进行时间序列预测,为提高预测的精确度,同时采用BP神经网络对ARIMA模型下的误差进行预测,并结合BP神经网络的误差预测值对实际GDP预测值进行修正,从预测结果表明:BP神经网络与ARIMA的组合预测明显优于单一方法的预测。还在组合预测模型下给出了广东省2008-2012年的实际GDP预测值。并将其转化为名义GDP,其中2008年的名义GDP为35597.10亿元,2009年为40591.12亿元和2010年为46537.22亿元。 相似文献
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基于RBF组合模型的山地红壤有机质含量光谱估测 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据。【方法】基于山地红壤光谱的全波段(400~2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和支持向量机回归分析(SVMR)3种单一高光谱估测模型,分别获得预测结果,并重构预测结果数据,以绝对误差和最小为目标,计算固定权重与不固定权重两种组合模型的权重值,并基于径向基函数(RBF)神经网络法建立组合模型,探讨不同赋权方法与是否重构数据条件下的最优组合模型。通过均方根误差(RMSE)、预测偏差比(RPD)和决定系数(R2)评价山地红壤有机质含量的预测精度。【结果】单一预测模型中的SVMR估测精度最高,验证决定系数(R2)为0.64,均方根误差为9.76 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为1.67;在组合模型数据不重构的条件下,不定权组合模型要优于定权组合模型;在组合模型数据重构的条件下,定权组合模型要略优于不定权组合模型,估测精度相差不大;最优模型是数据重构定权组合模型,模型验证决定系数(R2)为0.87,均方根误差为7.91 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为2.06;组合模型验证精度优于单一模型,说明利用RBF组合模型估算山地红壤有机质含量是可行的。【结论】对山地红壤有机质含量的快速估测而言,单一模型具有操作简单、运算速度快等特点,因而具有较大应用价值,但组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,从而能有效减少应用单一模型时所受随机因素的影响,从而提高山地红壤有机质含量的估测精度。 相似文献
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林分生长与产量模型系统研究综述 总被引：12，自引：1，他引：12
本文阐述了影响林分生长和产量的 5个因子 ,即立地指数、林分年龄、林分密度、生境类型和林分结构。介绍了林分水平、径级水平和单株木水平的林分生长和产量预测模型系统的一些代表性模型系统。还介绍了一些典型的生长和死亡模型。林木和林分是两级不同水平的生态系统。作者提出了建立以生态系统特性 (如系统的整体性、同时性、组成成分间交叉相关性等 )为基础的系统化模型。通过建立联立方程系统 ,用 3阶段最小二乘法拟合回归参数 ,可望提高林分生长和产量预测模型的真实性和估测精度 相似文献
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研究提出了生长模拟保护带应由边缘效应带和误差阻尼带两部分构成。边缘效应带的宽度等于林分平均优势木影响圈半径的２倍，阻尼带的宽度可根据模拟分期数和模拟精度估计。样地边缘误差呈衰减趋势由外向内逐级传播，各环带中树木竞争指数的系统误差，可根据其与样地边缘的距离近似估计。利用生长模型一般形式推导出了竞争指数相对误差与生长模拟相对误差的转换函数，证明由边缘效应造成的不同位置树木生长模拟系统误差是可估的。该研究为单水生长模型生长模拟保护带宽度的确定提供了理论依据和实用的估计方法。 相似文献
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本文通过对柏木人工林林分结构时、空间变化规律的研究,发现林木株数按径级的分布在幼龄期呈倒“丁”型,在中龄前期低指数级呈倒“丁”型,高指数级近似正态分布,而中龄后期为近似正态和正态型,随年龄和指数级的增大其径级分布从倒“丁”型向正态分布里有序的过渡;分析了不同立地质量下林分(?)、(?)、(?)及生物量等生长指标的变化规律,并建立了指数级和各指标之间的函数回归式,以实现对不同立地质量林分的评价预测;分析探讨了不同经营目的下林分的合理密度,为柏木人工林经营提供了技术指标和依据。 相似文献
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On the basis of a national forest inventory, made in the yearsabout 1975, the available annual yield of Norway spruce in thenorth east of France was evaluated by means of a growth andyield model. The main parameters of the growth model were estimatedfrom the survey stand data to represent general field conditions,but the results from a former yield study ot Norway spruce inthe same region provided the necessary site curves. A validationof the derived model with stand data not used in the estimationof the model parameters was judged successful. In this papermethodology is emphasized rather than specific results, butuseful features of growth and yield for public and private forests,from 1975 to 2005, are given separately. Thus, stand volume,current annual increment, volumes from thinnings and final fellingappear each decade, and allow the prediction of the evolutionof forest resources and available yield. 相似文献
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杉木人工林林分直径结构预测影响因子的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
林分直径结构预测能为科学地进行人工林的定向培育提供可靠的理论依据。本文从生长方程等 4方面探讨了产生杉木人工林林分直径结构预测效果好坏的原因 ,并对两种参数估计方法作了实证比较研究 ,对影响预测适合度高低的原因从林分因子的角度进行了进一步的探索 ,得到如下实验结果 :不同的回收模型、建模材料、检验材料、生长方程对检验适合度的影响程度分别为具有极显著影响、显著影响、呈显著影响或极显著影响、无显著影响 ,当回收模型采用最简幂函数时 ,适合度均在 5 0 %以上 ,Richards生长方程预测效果较好 ,其 6种情形下的适合度仅有 1种低于 6 0 % ;参数预测法和参数回收法用于预测时检验适合度均较高 ,此 2种方法各有优劣 ,均具有很好的应用前景 ;林分初植密度不同于年龄、立地指数、间伐等因子 ,不同密度范围下的预测适合度大小总体上存在一定的规律 ,且对适合度具有显著影响 ,按密度因子作分类预测时 ,应考虑密度的这种突出效应。 相似文献
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森林生长收获模型发展中存在的问题及相关建议 总被引：1，自引：0，他引：1
森林生长收获模型能比较准确地预估森林的生长速度并反映林木各个器官(枝、叶、根、干等)之间生物量的关系, 是掌握林分结构及生长动态变化规律的有效途径, 在林分生长量和收获量预估、生物量与碳储量计算、森林生态系统内部结构分析、森林多功能监测与评价等方面均具有广泛应用。文中简述森林生长收获模型的发展现状, 分析其发展中存在的主要问题, 并针对这些问题提出了发展森林生长收获模型的有关建议, 以期为相关研究提供借鉴与参考。 相似文献
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以可变密度全林分预估模型理论为指导,探讨建立了樟子松人工林地位级指数和林分密度指数经验方程,结合林分密度动态预估模型,建立了樟子松人工林断面积预估模型和蓄积量预估模型。经检验模型预测值与实测值误差为3.64%,模型精度96.37%。 相似文献