森林资源蓄积量预测技术初探

以福建省三明市森林资源二类调查资料为基础数据,采用VB编程语言,自主开发了森林资源蓄积量预测系统,用GM(1,1)模型、复利公式和BP人工神经网络模型分别对森林资源蓄积量进行宏观预测.3种方法的预测结果显示:BP人工神经网络模型拟合效果较好,其次是灰色系统模型,平均相对误差最大的是复利公式.最后分析了3种方法的优劣,探讨进一步优化的方法.     

灰色理论在森林面积预测中的应用初探

该文利用泗水县近几年的森林资源面积统计数据,通过灰色模型GM(1,1),对未来几年的森林资源面积进行了预测。经过模型检验发现,灰色模型GM(1,1)的预测效果较好,可以用作森林资源面积的短期预测,预测数据具有参考意义。     

试论森林资源的灰色特征及其动态的灰色评估——兼论四川森林资源的发展趋势

依据森林资源系统是一个灰色系统的论述,分析了森林资源清查数据的一些灰色特征,为灰色系统理论在森林资源动态分析中的应用提供了依据。并通过四川省森林资源发展趋势预测,阐述了非等时距序列的灰色评估方法。     

灰色系统理论在森林资源消耗量预测中的应用

本文应用灰色系统理论与方法，以林业部华东森林资源监测中心１９８５～１９９３年对福建省调查的森林资源消耗量数据为基础，以１９８３～１９８８年和１９８８～１９９３年全省森林资源连续清查复查的森林资源消耗量数据分段控制，建立灰色预测的ＧＭ（１，１）拓扑模型，从中选出一个误差最小的模型，对福建省１９９４～２０００年的森林资源消耗量进行预测。预测结果经过１９９４年消耗量调查数据的实践检验，精度达９８．５％。     

灰色系统理论在森林资源消耗量预测中的应用

本文应用邓聚龙教授创立的灰色系统理论与方法，以林业部华东森林资源监测中心１９８５－１９９３年对我省调查的森林资源消耗量数据为基础，以１９８３－１９８８年和１９８８－１９９３年全省森林资源连续清查复查的森林资源消耗量数据分段控制，建立灰色预测的ＧＭ（１，１）模型群，从中选出一个误差最小的模型，对我省１９９４－２０００年的森林资源消耗量进行预测。预测结果经过１９９４年消耗量调查数据的实践检验，精度达９８．５％。     

宁德市森林资源变化的灰色预测

应用灰色系统理论与方法，以宁德市1997-2002年资源建档数据为基础，建立灰色预测GM(1，1)模型，对宁德市森林资源主要指标(1、森林覆盖率；2、有林地面积：3、活立木总蓄积量)的变化进行预测，由于资源建档数据具有连续性、可比性等特征，经检验，预测值的精度较高，可以对宁德市未来森林资源数据进行预测。     

北京市花卉产业产值预测方法研究

文章采用简单移动平均法、加权移动平均法、线性趋势预测法、非线性趋势预测法以及灰色预测法等5种方法,通过北京市花卉产值历史数据对2014~2020年北京市花卉产值进行预测。并通过3种评价指标对方法进行评价,可以较为全面直观地对比5种方法的预测精度。探索应用BP人工神经网络于北京市花卉产值预测,结果显示BP人工神经网络的拟合精度更好,为花卉产值预测提供了一种更好的方法,具有一定的理论和现实意义。并针对北京市花卉产业的发展提出对策建议。     

伊春林区森林资源的动态灰色预测

森林资源动态分析一般具有少数据和贫信息带来的灰色不确定性,灰色系统理论是解决这一问题重要工具。以伊春林区2001~2012年森林资源的统计数据为基础,采用灰色理论系统建立动态预测模型,对其森林蓄积量、有林地面积、森林覆盖率3个资源指标进行预测分析。结果表明,运用灰色预测建立的模型的预测结果经检验,精度较高;伊春林区森林资源在未来3 a内将会持续增加。     

可变密度蓄积量的BP网络模型

在森林经营过程中,及时掌握森林资源的现状,预测其发展趋势对森林资源的宏观经营决策和管理十分重要。本文根据金沟岭林场的实际情况,采用人工神经网络方法建立了基于人工神经网络的混交林可变密度蓄积量BP网络模型,采用回归方程适应性检验法分别对模型的拟合效果进行适应性检验,检验结果表明所有模型是实用的,不存在系统偏差,表明用人工神经网络的方法对森林资源进行预测是可行的,可以满足林业生产经营的精度要求。     

我国21世纪森林资源发展趋势灰色预测

应用邓聚龙教授创立的灰色理论与方法,以我国森林资源连续清查统计数据为基础,建立灰色预测的GM(1 1)模型,对全国森林资源主要指标(1)森林覆盖率;2)有林地面积;3)活立木总蓄积量)的发展趋势进行预测。由于连续清查数据具有连续性、可比性特征,因此,预测结果经检验,精度较高,可以作为宏观决策的科学依据。     

人工神经网络在森林资源管理中的应用

传统的数量方法难以解决森林资源管理中的更多的非结构性问题.人工智能新技术能将人类积累的知识传输到决策支持系统中,作为人工智能的一个分支,人工神经网络已经成为一个在传统统计方法之外,十分引人注目的新方法,并开始用于预测生物系统中的非线性行为.文中从人工神经网络在森林立地分类和制图,森林生长和动态模拟、空间数据的分析和拟合、植物病虫害动态的预测及气候变化研究等方面的应用进行综合评述.并对人工神经网络在应用中的优缺点,存在的问题和局限性,以及对未来的前景等提出了自已的初步看法.     

广西北部湾经济区“十二五”期末森林覆盖率的预测分析

以广西北部湾经济区2005～2012年森林覆盖率数据为基础,运用灰色系统预测模型对北部湾经济区“十二五”期末森林覆盖率进行预测,并对模型的精度进行分析和检验.建立GM（1,1）模型经精度检验（C=S1/S2=0.1445; P=P{｜ εi（）0-ε-（0）｜ 0.6745S2}=1 ＞0.95））判为好,预测“十二五”期末森林覆盖率,可为广西北部湾经济区制定相关政策规划提供参考依据.     

基于VLBP神经网络的林火风险预测模型

以北京房山区林火为研究对象,用神经网络方法研究了林火发生及蔓延与环境因子间的关系。研究流程为用GPS采集了林火火场中心数据,测量了火场面积。用GIS做空间分析,提取了火场空间环境因子。将数据在Matlab中用VLBP神经网络进行训练,建立了林火风险的预测方程。该风险模型由林火发生的风险模型和林火的蔓延风险模型组成。由于该模型采用的方法不依赖于先验统计模型,所采用的神经网络方法对非线性的数学关系有很强的预测能力,因而该模型具有很强的通用性。     

New strategies for estimation of cut and fill areas in road design with different ground cross-section offsets

Earthwork operations accounted for great amount of forest road construction costs. Any Optimization in planning road profile needs a reliable objective function that calculates earthwork volume in an appropriate time and accuracy. This study aimed at incorporating the shape of the ground cross sections in calculating cut/fill areas using three alternative methods including: Multiple Linear Regression (MLR), Artificial Neural Network (ANN) and heuristic programming in MATLAB environment. The accuracy of results was validated via AutoCAD as a manual method for area calculation of road’s cross-section. Trapezoidal method applied to calculate the area of cut/fill in the heuristic method. Paired sample T-Test and statistical analysis (ANOVA) with confidence level of 0.95 indicated that the heuristic method not only reduced computing time but also provided accurate estimations as same as the manual AutoCAD based method. It can be concluded that although MLR and ANN estimations were as well as AutoCAD results within a reasonable time, they need to be retrained by adding, removing or changing entrance parameters.     

平通河流域森林径流效应与水资源现状分析

用森林流域水文模型（FCHM）模拟分析森林植被变化下的平通河流域森林水文过程。表明随着该流域森林覆盖率FR的提高,该流域年平均蒸散发量由无林地时候的373.3 mm降到了有林地时候的289.3 mm,因此多年平均年径流总量会随FR的增加而增加,呈流域径流正效应（23.7%）。在模拟数据的基础上,对平通河流域水资源承载力进行评价,可知该流域水资源承载力在有效承载范围之内,且还有近2亿m3的水资源量可以使用,因此有必要进行水资源高效利用规划,以促进流域经济发展。     

基于ANN的森林蓄积遥感估测研究

利用TM遥感图像光谱信息良好的综合性和现势性以及地理信息系统(GIS)强大的空间分析功能,结合人工神经网络(ANN)可优化求解非线性复杂系统的功能,对海南省抱龙林场森林蓄积进行遥感估测研究。结果表明:ANN可有效地估测森林蓄积量,研究区森林蓄积量的预测值与实际值的一致性较好,其相关系数达0.914;以遥感特征纹理(Skewness)Band2对蓄积估测的贡献率最大。     

森林资源信息的提取和制图方法研究

随着社会经济的发展,传统的森林资源信息调查方法因存在许多局限性而难以满足现代林业发展的需要。RS、GIS技术的发展与应用,一方面可以弥补传统调查方法的不足;另一方面作为一项新技术手段,在森林资源监测、野生动物调查、植被调查、病虫害预报、林火信息管理、林业专题图编制和森林经营管理等方面将发挥重要的作用。森林资源信息的提取和制图依赖于大量空间数据的有效处理,本文探讨了ARC/INFO7.0.1和ARCVIEW3.0地理信息系统在森林资源信息提取、分析及制图等方面的技术方法。     

海南省森林资源发展趋势的灰色预测

依据海南省1979年森林资源清查及后续4次森林资源复查成果,运用灰色系统理论构建森林资源的非等间距GM(1,1)模型,对第五次(2008年)森林资源复查指标进行预测.通过后验差检验法检验,获得的有林地面积、林分面积、活立木总蓄积、林分蓄积、林分单位蓄积和森林覆盖率的非等间距GM(1,1)模型的精度都为合格以上,平均相对误差均少于4.00%,而林业用地面积的精度不合格,平均相对误差为2.83%.预测结果为:有林地面积198.60万hm2,平均绝对残差1.91万hm2;活立木总蓄积8031.45万m3,平均绝对残差143.04万m3;森林覆盖率58.57%,平均绝对残差0.56%.预测值基本符合实际情况.