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| 1 | 基于BP神经网络的马尾松人工林胸径-树高模型预测显示文摘【目的】马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种,建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型,可为马尾松人工林经营提供理论指导。【方法】以贵州省黔中地区马尾松人工林为研究对象,基于82块样地(25 m×25 m)的4 284株马尾松单木数据,选取6个常用的广义非线性模型进行拟合,从中筛选出拟合效果最好的模型。使用相同的数据确定最佳隐层节点数量后,经过反复训练建立基于BP神经网络的马尾松胸径-树高预测模型。【结果】在6个广义非线性模型中,拟合效果最佳为Korf模型(R^2=0.650);马尾松适宜的隐藏层节点数为2,适宜的模型结构(输入层节点数∶隐藏层节点数∶输出层节点数)为1∶2∶1,模型预测精度达0.717。【结论】广义非线性模型能较好地拟合马尾松人工林胸径-树高关系,但与BP神经网络模型相比,BP神经网络不需要依赖经验模型,也不用模型筛选,而且BP神经网络模型具有较高的决定系数和较低的均方根误差,拟合精度优于广义非线性模型。图5表5参35。 | 卯光宪 谭伟 柴宗政 赵杨 杨深钧 | 2020 | 浙江农林大学学报2020，37，4： | 10 |
| 2 | 湖北省杉木生长模型研究显示文摘建立湖北省杉木树高、胸径、材积生长模型,为研究湖北省杉木生长情况提供参考。在湖北省3个主要杉木栽培区域的人工林中开展标准地调查,获取283株解析木数据,根据区域特征引入哑变量,分别建立杉木树高、胸径和材积生长模型。结果显示,加入哑变量的Richards方程拟合树高和胸径生长效果最好,未加哑变量的Richards方程拟合材积生长效果较好,模型拟合优度R2分别达到0.8376、0.7946和0.7532。对模型进行独立样本检验,含有哑变量的树高、胸径模型和未加哑变量的材积模型的预估精度均在97%以上。利用模型绘制生长曲线,湖北杉木的树高和胸径速生期在4~12年,并在第7年生长增速达到最大值,材积在第15年之前生长最迅速。鄂西南区域杉木的树高和胸径生长量均略高于鄂东南和鄂西北区域,鄂东南和鄂西北2个区域之间无明显差异。 | 袁慧 杜超群 李斌成 吴楚 许业洲 | 2019 | 中国农学通报2019，35，34： | 8 |
| 3 | 罗田垂枝杉单木生长规律及其生物量测定显示文摘以罗田垂枝杉人工林为对象,采用树干解析、枝解析和生物量测定等方法,在构建胸径、树高、材积、侧枝生长量、着枝角度生长模型及材积和生物量预估模型的基础上,分析罗田垂枝杉的生长过程和生物量变化规律。结果表明:罗田垂枝杉胸径和树高生长曲线呈“S”型,速生期分别为8~11 a和3~6 a,最大连年生长量分别为0.75 cm和0.75 m;材积生长曲线呈“J”型,12 a后进入速生期,25年生罗田垂枝杉材积生长量为0.1310 m 3,但并未达到最大值;侧枝基径和枝长分别在1年生和3年生的平均生长量最大,分别为0.95 cm和55.80 cm,随后逐年减缓,生长6 a后趋于停滞;在1年生侧枝着枝角度为65.9°,2~4 a逐年增加20°左右,5~6 a时基本保持不变,着枝角度最大值为130.9°;罗田垂枝杉的树干生物量和地上部分总生物量模型预估均有较好的效果,但枝、叶和树冠生物量的拟合优度较低,反映出罗田垂枝杉侧枝和叶生物量的特异性。 | 许业洲 吴楚 杜超群 | 2020 | 东北林业大学学报2020，48，5： | 5 |
| 4 | 山西省辽东栎单株木生长模型研究显示文摘辽东栎(Quercus wutaishansea Mary.)是山西森林分布最广泛的阔叶树种之一,兼具生态价值和良好的经济价值。通过对山西省部分山区66株辽东栎进行树干解析,选取40株辽东栎生长数据作为建模样本,其余26株作为检验样本,选择常用的6个生长方程进行拟合。结果显示,Gompertz方程拟合辽东栎胸径生长,Richards方程拟合树高和材积生长效果最好。对所选模型进行独立样本检验,相应方程的拟合精度都在95%以上。利用模型绘制辽东栎生长曲线,得出山西省辽东栎在20-55年进入胸径生长的高峰期,9-33年进入树高生长高峰期,第51年时,材积的年生长量达到最高峰,当年生长量可达0.009m^(3)。辽东栎在生长83年后,其材积的连年生长量开始小于年平均生长量,达到适宜采伐树龄。 | 陈天成 李新平 郝向春 任达 | 2022 | 林业建设2022，，2： | 2 |
| 5 | 基于监督学习的数据预测服务构建方法显示文摘数据处理、分析、预测是当前计算机行业发展的新增长点,也是经济社会不断进步的网络技术支撑。为更好地从数据中挖掘隐式特征和隐性关系,进一步提高数据预测的命中率、准确性,依托所研发的科研大数据服务平台提出了基于监督学习的数据预测服务构建方法。通过样本采集和特征提取、特征预处理、建模技术选取的步骤建立用于数据预测的数学模型,进而基于服务平台构建数据预测服务,同时结合平台共建共享、操作便捷等优势,提升数据预测服务的实用性和复用性。以新闻延时预测为实验用例,在平台中使用前向逐步线性回归和三维点云建模技术构建预测服务,通过10-折交叉验证对服务性能进行度量。实验结果表明,该方法复用性强,所构建的服务可对数据进行有效预测,为用户进行准确决策提供支持。 | 李昭 宋壹 陈鹏 | 2019 | 计算机技术与发展2019，29，9： | 2 |
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