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。     

博爱竹业现状与对策

博爱竹业以其特殊的地理分布和生物学特性,成为当地具有重要社会、经济、生态意义的优势产业。目前,博爱县实施的竹林保护工程,为当地竹林稳定发展提供了重要的保障。博爱竹业的进一步发展将会带动旅游等相关产业的发展,也将为南竹北移做出更大贡献。