| 3种标准树高曲线建立方法的比较 |
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| 引用本文： | 董云飞,孙玉军,许 昊.3种标准树高曲线建立方法的比较[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2015,43(11):82-90. |
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| 作者姓名： | 董云飞 孙玉军 许 昊 |
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| 作者单位： | 北京林业大学 林学院,北京林业大学 林学院,北京林业大学 林学院 |
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| 基金项目： | 国家林业局重点项目（2012-07）；林业公益性行业科研专项(200904003-1)；林业科技成果国家级推广项目（［2014］26） |
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| 摘 要： | 【目的】比较3种标准树高曲线建立方法的优劣,为选择适宜的标准树高曲线建立方法提供依据。【方法】以福建省将乐县国有林场29块杉木人工林实测数据为依据,采用传统非线性模型、BP神经网络模型、非线性混合模型分别建立杉木标准树高曲线模型,以决定系数R2、均方根误差RMSE以及平均绝对残差|珚E|作为模型评价和检验指标,对比分析三者的拟合效果。【结果】从拟合精度来看,非线性混合模型、BP神经网络模型、传统模型的决定系数分别为0.916 1,0.904 8和0.889 7,RMSE分别为1.652 9,1.761 2和1.895 4,|珚E|分别为1.205 9,1.291 7和1.400 1;从预测精度来看,三者的决定系数分别为0.941 5,0.935 2和0.918 3,RMSE分别为1.361 8,1.432 2和1.609 0,|珚E|分别为0.989 8,1.030 5和1.142 8。【结论】3种方法均能较好地模拟杉木树高的生长,BP神经网络模型与非线性混合模型的拟合精度和预测能力均较传统的非线性模型好,但非线性混合模型略优于BP神经网络模型。
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| 关 键 词： | 杉木 标准树高曲线 传统非线性模型 BP神经网络 非线性混合模型 |
| 收稿时间： | 2014/3/20 0:00:00 |
Comparison of three methods for constructing generalized height-diameter curve |
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| DONG Yun-fei,SUN Yu-jun and XU Hao.Comparison of three methods for constructing generalized height-diameter curve[J].Journal of Northwest Sci-Tech Univ of Agr and,2015,43(11):82-90. |
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| Authors: | DONG Yun-fei SUN Yu-jun and XU Hao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Cunninghamia lanceolata generalized height diameter model traditional nonlinear model BP neural network nonlinear mixed model |
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