排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
以黑龙江省伊春市五营林业局丽林实验林场的小兴安岭3个主要针叶树种(落叶松(Larix gmelinii)、红皮云杉(Picea koraiensis)、臭冷杉(Abies nephrolepis))为研究对象,共选取472株解析木数据(树种、胸径、树高、地径等基本信息),采用平均断面积区分求积法计算解析木材积;选取线性、二项式、幂函数3种方程形式构建胸径-地径模型,选取线性、二项式、幂函数、指数函数、自然对数的方程形式构建材积-地径模型,采用加权回归法对模型异方差进行校正;选择平均偏差、平均绝对误差、预测平均百分比误差、平均绝对百分比误差4个指标,采用留一交叉法对所有模型进行预测精度评价;引入虚拟影响因素,采用非线性方差检测方法,检验不同树种间胸径-地径关系的差异、材积-地径关系的差异。结果表明：(1)分别采用线性、二项式、幂函数,拟合了3个树种的胸径-地径间的相关关系,其中二项式模型的预测精度最高。(2)分别选取线性、二项式、幂函数、指数函数、自然对数,拟合了3个树种的材积-地径间的相关关系,其中二项式模型的预测效果最好。(3)选择材积预测值作为误差方差函数评价指标,幂函数、指数函数... 相似文献
2.
【目的】以大兴安岭地区白桦为研究对象,构建含有形率的材积模型,并与部颁东北地区白桦二元材积模型和传统基础材积模型进行比较,同时结合生物量转换因子,研究形率对单木生物量的影响,为单木材积和生物量的精准预测提供科学依据。【方法】将树干上15个形率引入传统基础材积模型分别构建二元和三元单木材积模型,应用R软件GNLS模块拟合各模型,引入方差函数消除各材积模型拟合过程中产生的异方差现象。以相对误差绝对值(MPB)、平均误差绝对值(MAB)、均方根误差(RMSE)和确定系数(R2)为评价指标对各模型进行对比分析,采用交叉检验法对模型进行检验。【结果】1)形率引入可显著提高材积模型拟合效果,当取相对树高为40%时,带有形率q0.4的二元和三元材积模型拟合效果均表现最好;2)交叉检验结果表明,形率引入材积模型使得材积预测精度显著提高,相较传统一元模型(1)和二元模型(2),引入形率的二元模型(14)和三元模型(15)的均方根误差分别降低38.9%和45.8%; 3)与东北地区当前使用的二元材积模型(5)相比,引入形率的二元模型(14)的RMSE、MAB和M... 相似文献
3.
【目的】基于落叶松15个点的直径-树高干形数据,比较树干不同采样方法对曾伟生（1997）、Bi(2000)和Max&Burkhart(1976)削度模型预测精度的影响。【方法】以大兴安岭343株落叶松干形数据为研究对象,设计了30种数据采样方法,使用留一交叉验证法对基于原始数据和不同采样数据的模型进行检验,选用确定系数（R2）、平均绝对误差（MAB）、均方根误差（RMSE）和相对误差（MPB）作为检验的评价指标,并求出以上4个指标的平均相对排序值。使用Tukey多重比较法对基于不同采样数据的模型进行成对比较,分析当拟合数据改变的情况下各削度模型在预测落叶松直径时是否有显著差异。最后为了直观地表示不同采样数据对削度模型的影响,从落叶松数据中分别随机抽取一株大树和一株小树进行树干模拟。【结果】1）相对于使用原始数据时的模型,基于一部分采样方法的模型检验精度有略微提高,其中使用第27种方法时,曾伟生模型的精度最高;使用第26种方法时,Bi的模型精度最高;使用第9种方法时,Max&Burkhart的模型精度最高;2)Tukey多重比较结果表明,基于原始数据和基于3种最优采样方法... 相似文献
4.
为了构建商品材积模型，以大兴安岭白桦解析木数据为研究对象，选取10个代表性较强的材积比模型作为候选模型，利用R软件的广义非线性(GNLS)模块对各个材积比模型进行拟合，并通过引入方差函数消除各模型在拟合过程中产生的异方差现象。使用交叉检验法对各模型进行检验。选择均方根误差、平均误差绝对值、确定系数(R2)和相对误差绝对值等指标对模型进行对比分析，使用分段比较法对不同相对树高(20%H、40%H、60%H、80%H)的各材积比模型的预测效果进行评价。结果表明：从整体评价结果来看，无论是拟合数据，还是检验数据，材积比模型(8)表现最优。在单独对不同材长(hm)的商品材积进行预测时，最优材积比模型发生了变化：当hm=20%H时，材积比模型(10)的检验精度最高；当hm=40%H时，材积比模型(3)的检验精度最高；当hm=60%H时，材积比模型(4)的检验精度最高；当hm=80%H时，材积比模型(8)的检验精度最高。因此，当预测大兴安岭白桦树干上任意高度处距地面伐... 相似文献
1