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。     

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。     

基于人工神经网络预测广东省森林火灾的发生

应用人工神经网络建立热带森林火灾发生情况预测的多层神经网络模型,并将林火发生影响因子的历史数据作为样本值,输入模型进行训练。结果表明:利用所选取的输入因子作为样本的人工神经网络,可以对林火的发生发展作出准确有效的预测。文中还对模型的准确性和训练精度进行讨论,进而分析人工神经网络在林火预测中的可行性,证明人工神经网络在林火预测中的应用价值。     

灰色理论和人工神经网络森林资源预测方法的对比研究

以森林资源一类清查数据为基础,采用灰色系统理论、人工神经网络两种方法对山西省森林资源的发展趋势进行了预测,并对两种方法的优缺点进行了对比研究。结果表明：人工神经网络的相对误差低于灰色理论,拟合性高。采用人工神经网络预测森林资源变化是一种较好的方法,且对数据有较好的适应能力;人工神经网络更适合于短期预测,而灰色理论适合于中长期的预测。在进行森林资源预测时,应根据不同目的把两种方法结合使用。     

林木生长量的灰色预测方法

应用灰色预测方法,在较少数据条件下,确定了林木生长量预测模型,在理论和技术上较好地解决了林木生长量的预测难题。在实践中利用所得数学模型,预测了林木生长量树高的未来生长状态,结果表明,预测模型有较高精度,验证了灰色预测方法在林木生长量预测中应用的正确性,有较强的实际应用价值。     

基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径.     

林木生长早期预测方法的探讨

本文利用直角三角形的原理以及在相同立地上同一种源和同一年龄的林木具有相同生长潜力的生物特性,应用林木幼龄期的生长来预测其未来的生长。以杉木为例,用杉木幼龄期各年的树高和胸径预测了其20年时的生长,预测精度均达90%以上。并证明预测主要参数斜率b(a)和年龄的关系可用二次抛物线表示。     

基于PCA和BP神经网络的O—糖基化位点的预测和模式分析

糖基化是真核细胞中最常见的翻译后蛋白质修饰过程之一。传统的神经网络方法已被应用预测蛋白质糖基化位点,预测的准确性主要依赖于特征向量的维数(蛋白质序列的长度),并随着蛋白质序列长度的增加而提高,但网络的结构变得越来越复杂,增加了计算运行成本。为了解决这一问题,提出了主成分分析和BP神经网络相结合的新方法对O—糖基化位点进行预测和分析,用PCA提取主成分构造子空间以降低输入的蛋白质序列的维数,再用BP神经网络预测一个特定的蛋白质序列是否被糖基化。实验表明,提出的新方法能大大缩短计算时间,并能提高预测的准确性。     

林木生物量模型研究概述

林木生物量模型回归估计法是林分生物量测定的常用方法之一,林木生物量模型的研究对森林生物量的研究及其估测有重要价值。随着森林碳储量的研究,森林生物量再次被重视,其精度要求也随之提高。介绍了林木生物量模型历史和现状,对生物量模型类型、参数估计方法、模型评介指标,模型中的异方差、不兼容等问题及其解决方法作了简介,概括了当前国内的一些新进展,并对未来的发展趋势作了预测。     

人工神经网络在林分出材率预测中的应用

应用人工神经网络的原理和方法,结合主要林分因子建立林分出材率预测的多层神经网络模型。检验结果表明:所建立的预测模型,平均预测精度达到96.45%,可以对林分出材率作出准确有效的预测。