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基于混合效应模型的人工红松节子属性
被引量:
10
1
作者
贾炜玮
崔璨
李凤日
《应用生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期33-43,共11页
基于黑龙江省孟家岗林场60株人工红松1534个节子数据,利用SAS软件中的NLMIXED和GLIMMIX模块构建人工红松节子属性因子(基径、健全节长度、死亡年龄、角度)的混合效应预测模型.采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(-...
基于黑龙江省孟家岗林场60株人工红松1534个节子数据,利用SAS软件中的NLMIXED和GLIMMIX模块构建人工红松节子属性因子(基径、健全节长度、死亡年龄、角度)的混合效应预测模型.采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(-2LL)和似然比检验(LRT)评价指标对所构建模型的精度进行比较.结果表明:考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型.含有b_1、b_2随机参数组合的节子基径模型是最优混合效应模型;含有b_1、b_3随机参数组合的节子健全节长度模型是最优混合效应模型;含有节子基径随机参数的广义线性混合模型为节子死亡年龄的最优模型;含有截距、节子基径、健全节长度3种随机效应参数组合的广义线性混合模型为节子角度的最优模型.混合效应模型比传统回归模型更能有效地描述节子属性.红松是东北主要的用材树种,利用节子属性预测模型结合合理的整枝方案可以提高木材质量.
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关键词
红松
节子
基径
节子
健全节长度
节子死亡年龄
节子
角度
混合模型
原文传递
题名
基于混合效应模型的人工红松节子属性
被引量:
10
1
作者
贾炜玮
崔璨
李凤日
机构
东北林业大学林学院
出处
《应用生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期33-43,共11页
基金
中央高校基本科研业务费专项(2572014CA17)
国家自然科学基金项目(31570626
31600511)资助~~
文摘
基于黑龙江省孟家岗林场60株人工红松1534个节子数据,利用SAS软件中的NLMIXED和GLIMMIX模块构建人工红松节子属性因子(基径、健全节长度、死亡年龄、角度)的混合效应预测模型.采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(-2LL)和似然比检验(LRT)评价指标对所构建模型的精度进行比较.结果表明:考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型.含有b_1、b_2随机参数组合的节子基径模型是最优混合效应模型;含有b_1、b_3随机参数组合的节子健全节长度模型是最优混合效应模型;含有节子基径随机参数的广义线性混合模型为节子死亡年龄的最优模型;含有截距、节子基径、健全节长度3种随机效应参数组合的广义线性混合模型为节子角度的最优模型.混合效应模型比传统回归模型更能有效地描述节子属性.红松是东北主要的用材树种,利用节子属性预测模型结合合理的整枝方案可以提高木材质量.
关键词
红松
节子
基径
节子
健全节长度
节子死亡年龄
节子
角度
混合模型
Keywords
Korean pine
knot diameter
sound knot length
year of death of knot
knot angle
mixed effect model
分类号
S791.247 [农业科学—林木遗传育种]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合效应模型的人工红松节子属性
贾炜玮
崔璨
李凤日
《应用生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
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