基于信息度优先算法的森林资源结构动态调整

以往的森林资源结构动态调整中,由于对森林资源结构动态调整数据的计算不精准,导致调整数据误差平方和高。为此,本文进行基于信息度优先算法的森林资源结构动态调整研究。根据森林资源结构的影响因子,通过森林资源结构动态调整截止时间以及最高预算,确定森林资源结构动态调整目标;基于信息度优先算法计算调整数据,设计一个两层前向的LSI神经网络,通过遗传拟合的方式,将森林资源结构动态调整数据以实数进行展示;针对以上计算得出的数据,动态调整森林资源结构,使其达到能够完全控制调整难度级别的目的,实现基于信息度优先算法的森林资源结构动态调整。实验结果表明,设计的调整方法调整数据误差平方和最低为0.05,实验对照组为0.50,设计的调整方法调整精度更高,可以实现对森林资源结构动态的精准调整。