简单竞争指数在立木材积测定中的应用

以密度对干形影响的一般规律为理论依据，对简单竞争指数与形数的关系进行了分析，并建立了形数预测模型，据以推算立木材积。误差分析表明：以简单竞争指数和树高两个变量为辅助因子建立的形数预测模型，能在不测上部直径的情况下，有效地提高立木材积测定的精度，在理论上和实践上均有相当的意义     

柳毒蛾成虫发生期预测模型的建立及应用

<正>柳毒蛾是危害杨柳的一种重要食叶害虫,重者可将树叶全部吃光,严重影响林木生长。搞好柳毒蛾的预测预报,是划定正确的防治计划,制定合理的防治措施的依据。笔者经过十年黑光灯诱虫资料的整理和相关分析,找出了预测柳毒蛾越冬代蛾盛日的数学模型。应用该模型,可进行短、中期预     

森林资源动态变化预测模型

本文给出了不等间隔时序数列的CM(1,1)模型,并对广西融水县森林资源动态变化进行了预测。预测结果比较理想,模型精度97.2％,从而为森林资源部分数据更新提供了一个新方法。     

树莓营养生长动态预测

通过对夏红树莓9号、38号、39号1年生枝的调查研究,并对调查所得360组数据分品种,采用修正指数曲线、严格苏玛克曲线、多项式回归、多元线性回归等变量回归模型,用计算机进行拟合,结果表明:树莓3个品种高、径生长量随生长天数变化的最佳回归模型均为多项式回归曲线方程。     

花椒锈病发病规律及防治研究

花椒锈病的流行规律与气象条件尤其是5～9月份的旬平均降雨量密切相关,感病指数预测模型为Y=0.5059X 0.3945(X为5～9月份连续3旬的降雨量均超过12.6mm时的三旬平均降雨量).在发病初期交替使用粉锈宁、甲基托布津和退菌特进行防治,效果显著.     

日光温室内作物干物质积累预测新方法研究

介绍了一种有效结合神经网络和作物生长模型预测目光温室内作物干物质积累的方法，该方法既解决了经验模型的解释性和广适性差的缺点，又解决了机理模型难以理解和使用、输入多而输出欠稳定的不足。以有效光照积累和有效积温作为输入参数，以作物的干物质积累作为输出参数建立神经网络，利用大量实测数据对神经网络结构进行训练，建立作物干物质积累与有效光照累积和有效积温之间的关系，从而对干物质积累进行预测。并以目光温室内黄瓜为例，采用此方法对其进行干物质积累的预测，与实际测量结果相比较，误差率不超过10％。     

杉木炭疽病发生的预测模型

本文应用数量化理论I原理建立杉木炭疽病发生的预测模型，结果表明，杉木炭疽病发病率同海拔、坡向、坡位、土层厚度、林龄和质地有大或较大的相关；杉木炭疽病感染指数同坡向、坡位、海拔、质地、紧密度和土层厚度有大或较大的相关。     

湿地松林分产脂量表的编制

以193株采割松脂的湿地松为材料，每株用105个单刀的产脂量．共2万余个数据为基础．经分析计算得出胸径和冠幅是影响湿地松产脂量的主导因子．并以胸径和冠幅、胸径为解释变量，分别求出湿地松林分产脂量的预测模型．编制出湿地松一元、二元产脂量表．经检验平均误差均小于±3．5％．     

基于SLMD的生物质热解动力学预测模型

采用单纯形格子混合设计法(SLMD)对纤维素、半纤维素和木质素3种生物质组分进行复配优化设计,并在综合热分析仪上进行了热解试验。分析了3组分混合热解特性,建立了由生物质3组分比例直接计算动力学参数的预测模型,对模型进行了试验验证。结果表明:纤维素热解反应级数较低(1.20),活化能较高(134.50 k J/mol),指前因子较大(3.49×1012s-1),热解较为迅速与剧烈;半纤维素和木质素热解的反应级数较高(1.30、1.32),活化能较低(33.51、19.98 k J/mol),指前因子较小(9.43×103、107 s-1),热解较为缓慢;3组分在混合热解中对动力学参数存在交互影响,纤维素对活化能和指前因子的影响较为显著,而半纤维素与木质素对反应级数的影响较大;动力学参数预测模型精度较高,可有效预测生物质热解动力学参数。     

基于BP神经网络的牡丹花热风干燥含水率预测模型

针对热风干燥制作牡丹压花时含水率不便实时测定的问题,探讨了干燥过程中热风温度、风速、压花板孔密度和牡丹花初始质量对干燥速率的影响.利用BP神经网络建立了干燥时间、热风温度、风速、牡丹花初始质量、压花板孔密度与牡丹花干燥过程中含水率之间的关系模型,采用Matlab神经网络工具箱对模型参数进行训练和模拟.结果表明,利用神经网络建立的模型仿真结果与实测值接近,预测性较好.