关毓秀
- 作品数：5 被引量：82H指数：5
- 供职机构：北京林业大学林学院更多>>
- 发文基金：贵州省自然科学基金河南省科技攻关计划博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 马尾松人工林单木生长神经网络模型研究被引量：17
- 2004年
- 以马尾松人工林间伐试验林为研究对象 ,用林分内单木相对直径、林分年龄、地位指数和单株地积作为输入变量 ,以单木直径生长量作为输出变量 ,构建了 4∶S∶1的BP神经网络模型。用间伐试验林的单木生长数据对网络模型进行训练 ,得适宜的网络结构为 2∶3∶1,网络对象名取为DMnet。网络模型理论值与实际值比较的结果 ,各密度级的平均训练精度为 90 10 %～ 97 73%。与常规模型的拟合精度 83%～ 93%相比 ,神经网络模型取得了较好的拟合效果。网络模型的仿真结果显示 ,随相对直径和单株地积的增大 ,单木胸径定期生长量逐浙增大 ,其变化细节与林木在林分中所处的空间位置相符合 ,说明所建的单木生长神经网络模型能有效地描述林木生长随相对直径和林分密度指数的变化规律。模型可供同类条件的林分在进行经营设计时进行有关的分析、计算、模拟。
- 黄家荣孟宪宇关毓秀
- 关键词：马尾松人工林神经网络模型
- 基于单木生长神经网络模型的林分生长预测被引量：6
- 2005年
- 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。
- 黄家荣孟宪宇关毓秀
- 关键词：神经网络马尾松人工林
- 基于人工神经网络的林分直径分布预测被引量：16
- 2010年
- 以马尾松人工林为研究对象,用人工神经网络建模技术构建了林分直径分布预测模型。经训练和优选,得到的理想模型结构为3∶6∶6∶1,训练误差指标为0.000281,总体拟合准确度为98%。模型对82块训练标准地的累积频率拟合准确度最大为100%,最小为95%,平均为98%;频率拟合准确度最大为96%,最小为75%,平均为87%。模型对18块检验标准地的累积频率预测准确度最大为99%,最小为97%,平均为98%;频率预测准确度最大为96%,最小为76%,平均为88%。所建模型具有很好的拟合效果和很强的预测能力,可用于10～30年生马尾松人工林。研究结果证明,人工神经网络技术可以作为有效的林分直径分布预测技术。
- 黄家荣高光芹孟宪宇关毓秀
- 关键词：人工神经网络马尾松
- 马尾松人工林直径分布神经网络模型研究被引量：36
- 2006年
- 该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型.用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2.该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%.神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.
- 黄家荣孟宪宇关毓秀
- 关键词：神经网络马尾松人工林林分直径分布
- 森林可持续经营基本任务与实现途径被引量：16
- 1999年
- 本文以区域可持续发展理论为指导，通过森林可持续经营内涵、目标的分析。
- 黄选瑞张玉珍关毓秀孟宪宇
