基于GA-BP神经网络的树木生长模型研究

马学欣; 严耿坤; 王锋; 侯建花

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基于GA-BP神经网络的树木生长模型研究

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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。

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来源
《绿色科技》 |2022年第15期|185-190|共6页
作者
马学欣; 严耿坤; 王锋; 侯建花;
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作者单位

浙江省景宁畲族自治县自然资源和规划局;

浙江省景宁畲族自治县东坑镇人民政府;

浙江省景宁畲族自治县澄照乡人民政府;

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正文语种 chi
中图分类树木形态学;
关键词
遗传算法; BP神经网络; GA-BP模型; 树木生长;

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