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1.
应用BP神经网络模型、PPR神经网络模型以及多元逐步回归模型,依据林分因子预测了金沟岭林场云冷杉天然林林分年龄。对比分析了人工神经网络计算模型算法与多元逐步回归分析模型预测结果的精度以及稳定性。结果表明:3种模型均可用于天然林林分年龄的预测,BP神经网络模型的预测平均相对误差为0.04,模型稳定性差;PPR神经网络模型的预测相对误差为0.06,模型稳定性好;多元逐步回归模型的预测相对误差为0.08,模型稳定性好。  相似文献   
2.
长白山林区不同森林类型下土壤肥力状况的研究   总被引:15,自引:1,他引:14  
对长白山林区4种不同森林类型下的土壤肥力进行了研究.结果表明:①连栽落叶松林地有25cm厚的枯枝落叶层,且有15cm厚的部分完全分解,A层的有机质和多酚氧化酶含量最高,B层各项肥力指标均较低;②云冷杉林的枯枝落叶层的厚度和分解状况优于落叶松纯林,且有机质、全氮、速效磷含量高;③天然云冷杉林的微生物总量大于次生云冷杉林;④多酚氧化酶与有机质和全N的相关系数分别为0.9680和0.9737.  相似文献   
3.
试论建设现代化良性循环生态林场的要点陈宝升,解云华,陈晓明(汪清林业局金沟岭实验林场)由于科学技术的进步,环境与发展是当今社会普遍关注的重大问题,工业生产的高速发展,人口数量的剧增,使地球表面的生态环境不断遭到破坏,森林面积日渐缩小,物种灭绝,空气和...  相似文献   
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