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题名基于BP神经网络确立森林健康快速评价指标
被引量:38
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作者
甘敬
朱建刚
张国祯
余新晓
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机构
北京林业大学
北京市园林绿化局
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期1-7,共7页
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基金
北京市科委重大项目(D0706001000091)
国家"十一五"科技支撑计划项目(2006BAD03A0201)资助
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文摘
拟定森林健康快速评价(RAFH)指标,通过对训练样本的模式识别来构建一个BP神经网络,观察其能否收敛,并以测试样本为新的输入项进行模拟,采用误差百分比法、线性回归检验法和Nash-Sutcliffe效率法对模拟值与期望值的吻合程度进行检验,以此验证拟定指标的合理性。结果表明:在隐含层神经元n≥16时,网络能较好地收敛,说明该网络输入项——林分层次结构、病虫害程度和土壤厚度3个指标的训练样本值与目标输出项——森林健康精准评价(PAFH)结果的非线性相关程度高;模拟值与期望值的相对误差均值为-6.1409%,回归方程斜率为0.9683,截距为0.0490,Nash-Sutcliffe效率为0.9054,均表明二者之间吻合较好。因此,林分层次结构、病虫害程度和土壤厚度可以作为森林健康快速评价(RAFH)的指标。
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关键词
森林健康快速评价
指标
BP神经网络
合理性检验
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Keywords
rapid assessment of forest health
indices
BP neural networks
rationality test
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分类号
S758.8
[农业科学—森林经理学]
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