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基于单木生长神经网络模型的林分生长预测
被引量:
4
1
作者
黄家荣
孟宪宇
关毓秀
《山地农业生物学报》
2005年第6期477-482,共6页
以马尾松P iunsm asson iana人工林间伐试验林为研究对象,用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型,再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示,高、...
以马尾松P iunsm asson iana人工林间伐试验林为研究对象,用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型,再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示,高、中、低密度的林分断面积预测精度依次为94%、95%、97%,蓄积量预测精度依次为92%、94%、96%,表明不计枯损(或采伐)的转移概率矩阵模型对低密度林分的预测比对高密度林分的预测效果好。
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关键词
神经网络
马尾松
人工林
林分生长预测
下载PDF
职称材料
造林技术措施对马尾松林分生长影响的定量分析与预测
2
作者
温佐吾
《北京林业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第5期1-5,共5页
该文利用贵州省台江县马尾松造林技术试验林 4~ 10年生林分的逐年测定资料 ,以林分平均树高和平均胸径为基准变量、各主要造林技术措施和林分年龄为说明变量 ,对建立马尾松林分生长的数量化回归模型进行初步研究 .结果表明 ,采用数量...
该文利用贵州省台江县马尾松造林技术试验林 4~ 10年生林分的逐年测定资料 ,以林分平均树高和平均胸径为基准变量、各主要造林技术措施和林分年龄为说明变量 ,对建立马尾松林分生长的数量化回归模型进行初步研究 .结果表明 ,采用数量化回归途径建立马尾松林分生长的预测模型是可行的 ,且所建模型具有较高的预测精度 ,但用于拟合回归模型的数据以采用林龄为 4a以上的测定资料为宜 .通过对回归模型偏相关系数的定量分析 ,可以确定马尾松人工林培育的关键技术措施是立地控制、遗传控制和密度控制 ;同时 ,还可根据各项造林技术措施和林分年龄 ,预测马尾松林分的生长 .
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关键词
马尾松
造林技术措施
数量化回归模型
定量分析
林分生长预测
下载PDF
职称材料
系列林分收获表的研制
3
作者
张少莉
王义法
《林业勘查设计》
2001年第4期34-34,共1页
论述了系列预测收获表的特点 ,提出具体应用的方式方法。
关键词
系列
林分
收获表
林分生长预测
程序
应用方式
下载PDF
职称材料
题名
基于单木生长神经网络模型的林分生长预测
被引量:
4
1
作者
黄家荣
孟宪宇
关毓秀
机构
河南农业大学林学园艺学院
北京林业大学资源与环境学院
出处
《山地农业生物学报》
2005年第6期477-482,共6页
基金
贵州省基金资助项目(933036)
文摘
以马尾松P iunsm asson iana人工林间伐试验林为研究对象,用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型,再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示,高、中、低密度的林分断面积预测精度依次为94%、95%、97%,蓄积量预测精度依次为92%、94%、96%,表明不计枯损(或采伐)的转移概率矩阵模型对低密度林分的预测比对高密度林分的预测效果好。
关键词
神经网络
马尾松
人工林
林分生长预测
Keywords
neural network
Pinus massoniana
planted forest
prediction of stand growth
分类号
S791.248 [农业科学—林木遗传育种]
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职称材料
题名
造林技术措施对马尾松林分生长影响的定量分析与预测
2
作者
温佐吾
机构
贵州大学林学院
出处
《北京林业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第5期1-5,共5页
基金
"九五"国家科技攻关课题"马尾松纸浆用材树种良种选育及培育技术研究"( 96 0 11 0 1 0 1)资助 .
文摘
该文利用贵州省台江县马尾松造林技术试验林 4~ 10年生林分的逐年测定资料 ,以林分平均树高和平均胸径为基准变量、各主要造林技术措施和林分年龄为说明变量 ,对建立马尾松林分生长的数量化回归模型进行初步研究 .结果表明 ,采用数量化回归途径建立马尾松林分生长的预测模型是可行的 ,且所建模型具有较高的预测精度 ,但用于拟合回归模型的数据以采用林龄为 4a以上的测定资料为宜 .通过对回归模型偏相关系数的定量分析 ,可以确定马尾松人工林培育的关键技术措施是立地控制、遗传控制和密度控制 ;同时 ,还可根据各项造林技术措施和林分年龄 ,预测马尾松林分的生长 .
关键词
马尾松
造林技术措施
数量化回归模型
定量分析
林分生长预测
Keywords
Benchmarking
Density control (specific gravity)
Growth (materials)
Mathematical models
Reforestation
Regression analysis
Timber
分类号
S791.248 [农业科学—林木遗传育种]
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职称材料
题名
系列林分收获表的研制
3
作者
张少莉
王义法
机构
黑龙江省森林资源管理局
黑龙江省柴河林业局
出处
《林业勘查设计》
2001年第4期34-34,共1页
文摘
论述了系列预测收获表的特点 ,提出具体应用的方式方法。
关键词
系列
林分
收获表
林分生长预测
程序
应用方式
分类号
S758.62 [农业科学—森林经理学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单木生长神经网络模型的林分生长预测
黄家荣
孟宪宇
关毓秀
《山地农业生物学报》
2005
4
下载PDF
职称材料
2
造林技术措施对马尾松林分生长影响的定量分析与预测
温佐吾
《北京林业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
0
下载PDF
职称材料
3
系列林分收获表的研制
张少莉
王义法
《林业勘查设计》
2001
0
下载PDF
职称材料
已选择
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