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1.
基于BP网络的无林地立地质量评价模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以薄山林场大岭林区马尾松Masson pine人工林为研究对象，在用单形地位指数BP模型确定本试验区的马尾松人工林地位指数模型的基础上。再次运用BP神经网络建模技术构建立地因子与地位指数关系的模型，以对无林地立地质量进行评价，结果反映所建的BP神经网络模型能较好地对无林地的立地质量进行评价。与Richards生长函数的比较结果表明，Richards生长函数的平均拟合精度为95．19％，平均预测精度为94．32％；BP模型的平均拟合精度为95．66％，平均预测精度为96．02％。与多元回归模型的比较结果表明，多元回归模型的平均预测精度为73．47％，BP模型的平均预测精度为86．06％。 相似文献
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浙江省杉木实生林多形地位指数曲线模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用在浙江省各地收集的65株20年生以上杉木实生林详测标准地优势木解析木资料,建立了优势高生长Richards模型。用参数预估法编制了浙江省杉木实生林多形地位指数表。检验结果表明,各指数级曲线平均拟合精度为0.41,预报精度为0.55。与浙江省杉木实生林单形地位指数表相比,精度明显提高。 相似文献
3.
地位指数多形曲线的优化及与同形曲线的比较 总被引：4，自引：2，他引：4
选择Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程作为杉木优势木高生长的基本模型，用参数预估法建立多形地位指数曲线，并用改进单纯形法对整体精度作了进一步的优化．在此基础上，与标准差调整法，差分方程法建立的同形曲线作了对比．结果表明：地位指数多形曲线明显优于同形曲线，而二种方法建立的同形曲线精度差别不大． 相似文献
4.
用Richards函数拟合柳杉林多形地位指数曲线 总被引：4，自引：0，他引：4
陈鑫峰 《北京林业大学学报》1997,19(3):8-14
该文从生物学和数学两方面论述了采用Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程拟合柳杉高生长曲线的适合性．以曲线的拐点年龄为基础分析了柳杉高生长在其指数级间和指数级内的多形性特征．通过图表分析和数值运算确定以６参数Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程作为拟合柳杉林多形地位指数曲线的基本模型，并采用Ｍａｒｑｕａｒｄｓ迭代法求出各参数值，然后将模型展开得到柳杉林多形地位指数表．经检验所建立的柳杉林多形指数模型具有较高的精度 相似文献
5.
地位指数表是评价立地质量的重要指标之一。本文应用采集的解析木资料,选用6个导向曲线模型对标准地内平均优势木的树干解析资料进行拟合。由拟合结果确定Richards函数为最佳导向曲线模型。在分析杨树高生长在各指数级间的多形特征的基础上,建立了多形地位指数模型,并编制了多形地位指数表。经检验表明,编制的多形地位指数表具有较好的精度。 相似文献
6.
杉木人工林Sloboda树高生长模型及其最优拟合研究 总被引：5，自引：0，他引：5
本文将德国著名生物统计学家Ｂ．Ｓｌｏｂｏｄａ的树高生长模型应用于杉木人工林的优势高生长模型模拟中，并探讨其遗传算法最优拟合．模拟结果表明，用Ｓｌｏｂｏｄａ的树高生长方程拟合杉木人工林多形指数曲线能获得良好效果 相似文献
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8.
伏牛山区栓皮栎天然次生林地位指数ANN模型构建 总被引：1，自引：0，他引：1
研究编制了伏牛山地区栓皮栎天然次生林地位指数表,以期为当地栓皮栎天然次生林后期的经营管理和保护工作奠定基础。根据伏牛山区调查的120块栓皮栎天然次生林标准地和180株平均优势木解析木数据,采用人工神经网络建模技术,建立了优势木平均高ANN模型,拟合精度为98.66%。基准年龄为40a,依据平均优势高与地位指数的关系,编制了地位指数表。用未参加建模的60块标准地数据进行落点检验,检验精度达到96.67%。结果表明,ANN模型构建地位指数模型方法简单,所建模型精度高,应用推广能力强。 相似文献
9.
Richards函数在桉树无性系林分生长预测上的应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过设置4种不同的造林密度试验来研究密度对桉树无性系林分生长的影响，并以Richards生长函数为模型拟合了不同造林密度条件下桉树无性系林分生长模拟预测模型。结果表明，桉树无性系林分的生长规律呈现“S”型曲线，用Richards模型拟合其胸径、树高、材积及蓄积量的生长精度很高，相关指数均在0．996以上，利用所建生长模型可以对桉树无性系林分的生长动态进行预测，为桉树人工林的合理经营提供科学依据。 相似文献
10.
南方型杨树人工林立地指数表的编制 总被引：3，自引：0，他引：3
利用163块标准地资料和95株解析木资料,对多个树高生长模型进行比较分析,选择R ichards生长函数H=a(1-e-bA)c作为南方型杨树优势高生长模型.在分析优势高生长过程的基础上,参照前人的分析结果,确定基准年龄为6 a,立地指数级距为2 m,立地指数等级为7级,龄阶距为1 a.用差分法展开导向曲线,编制了单形立地指数表.应用分组整理后的数据资料,拟合出最优多形立地指数模型,编制了多形立地指数表.结果表明,所编单形与多形立地指数表精度均较高,且多形立地指数表精度更高,适用性也更强. 相似文献
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地位指数曲线时间序列建模及其应用的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文根据时间序列分析的理论,对闽北杉木中心产区的杉木平均优势木解析木的5至12年的树高值序列,进行动态数据处理,建立比较可靠的时间序列模型。然后利用所建立的时间序列模型,对13至22年的地位指数时间序列值进行预测,得出相应年龄的地位指数值。最后,求算5至22年的地位指数时间序列各年龄的估测误差,以此确定估测精度最高的杉木地位指数曲线。 相似文献
12.
杉木人工林多种立地指数曲线簇的展开和比较 总被引：3，自引：0，他引：3
选择Richards生长函数作为开化杉木人工林林分优势高和林龄导向曲线建模的基本模型,采用比例法、标准差法、差分方程法以及多导向平移法等展开了4簇立地指数曲线。通过拟合精度检验,发现标准差法展开的曲线簇拟合误差较大,而其余3种方法的拟合结果均较理想,误差不超过半个指数级(1m)。作者认为在目前的杉木经营水平下,差分方程法更为简便实用。 相似文献
13.
马尾松造纸原料林地位指数曲线模型 总被引：2，自引：0，他引：2
用 Korf方程作为优势木高生长曲线模型 ,分别建立同形和多态形地位指数曲线并进行检验比较 .结果表明 :用标准差调整法、比例法、差分方程法建立的同形曲线 ,其估计精度有限 ,较难满足要求 .用 3种不同的方法建立的多态形曲线 ,其估计精度均十分理想 .用单纯形法进一步优化 ,3种方法的优化结果均很显著 .通过比较 ,把优化后精度最高的多态形曲线 H=SI×exp[( 4 .81 46+ 2 4 .5 0 92÷ SI)× ( 2 0 -c- t-c) ],c=0 .5 0 4 6e-0 .0 2 3 7SI选为地位指数曲线模型 ,编制地位指数表 相似文献
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用BP人工神经网络建立了马尾松人工林树高模型,并在树高模型的基础上,提出了马尾松地位指数计算式,从而编制了地位指数表。结果表明:用人工神经网络建立模型拟合精度为94.76%,检验精度为92.15%,所建模型无系统偏差,人工神经网络很适合建立非线性模型。 相似文献
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应用生长函数编制杉木地位指数表 总被引：3，自引：0，他引：3
本文利用严格苏玛克、修正指数、理查德、逻辑斯蒂克生长函数等对湖州市杉木实生林平均优势高生长过程进行了迭代拟合,发现严格苏玛克和修正指数曲线拟合效果均佳。本研究以严格苏玛克曲线作为导向曲线,用比例法展开各指数级曲线,得地位指数表,经检验可应用于生产实际。 相似文献
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日本落叶松是湘西、鄂西高海拔山区引种栽植广泛的树种,以274块样地的优势高—林龄数据为基础,编制亚热带日本落叶松人工林立地指数表。选择6个常用的数学模型通过曲线回归、非线性回归法拟合导向曲线,编制立地指数表。研究结果表明:采用R2较高、EMS最低的对数曲线模型作为最优导向曲线;确定了基准年龄为20 a,指数级距为2 m;以16指数级树高为基准,导出立地指数曲线编成立地指数表。检验结果表明:所编立地指数表精度高、适用性强,可以良好的反映亚热带地区日本落叶松人工林的立地质量。 相似文献
17.
通过对闽南山地巨尾桉100个样地调查并以解析木的数据为基础,选择适宜的导向公式编制闽南山地巨尾桉短周期工业原料林立地指数表,经过检验,符合精度要求,可以应用到生产实践。 相似文献