基于GA-BP神经网络的树木生长模型研究

在森林资源的实际调查中,树木胸径、树高和蓄积量的测量存在难度大、成本高、精度低等问题。基于树木生长与林分因子、生长环境之间的相关性,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的树木生长模型来预测树木的胸径、树高和蓄积量,通过优化BP神经网络的权值和阈值,建立GA-BP模型,并与多元线性回归模型的预测结果进行了比较。结果表明:该模型的预测结果比多元线性回归模型更接近于实测值,GA-BP模型的最小R~2高于多元线性回归模型且更接近于1。采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测精度,对景宁县树木生长预测具有指导意义。

以柿子为原料酝酿酒精优势分析

阐述了以柿子为原料酝酿酒精的优势,主要包括生态经济绿化的优势树种、优秀的高能作物、缓解耕地与粮食压力、解决和缓解能源紧张状况、减少环境污染、增加大量的就业机会、提高农民收入及促进农村经济发展、推动相关产业的发展、作为清洁能源供家庭使用、作为新的畜禽饲料基料与沼气源等。