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基于BP神经网络的林木资源资产批量评估模型优化
引用本文:吕丹,郑世跃,欧阳勋志,郭孝玉. 基于BP神经网络的林木资源资产批量评估模型优化[J]. 江西农业大学学报, 2014, 0(5)
作者姓名:吕丹  郑世跃  欧阳勋志  郭孝玉
作者单位:1. 江西农业大学 林学院,江西 南昌,330045
2. 江西省兴国县林业局,江西 兴国,342400
基金项目:国家自然科学基金,高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助课题
摘    要:批量评估具有效率高、费用低且满足大量评估等优点。论文以中龄林为例,将BP神经网络应用于林木资源资产批量评估。通过比较学习算法、隐含层节点数,运用敏感性分析法确定影响因子对评估值的贡献程度,筛选输入层因子,从而优化了林木资源资产批量评估BP神经网络模型结构。结果表明:贝叶斯正则化法优于L-M算法;年龄、利率、蓄积、树种为强影响因子,这4个因子对评估值的贡献度超过60%;最优模型结构为BR 9-10-1,该模型平均绝对误差为32.46元/hm2,平均相对误差为1.28%,决定系数达0.9997,模型拟合精度高,泛化能力强,能够满足中龄林林木资源资产批量评估的要求。

关 键 词:林木资源资产  批量评估  BP神经网络  敏感性分析

Optimization of Mass Appraisal Model for Forest Resource Assets Based on the BP Neural Network
LDan,ZHENG Shi-yue,OUYANG Xun-zhi,GUO Xiao-yu. Optimization of Mass Appraisal Model for Forest Resource Assets Based on the BP Neural Network[J]. Acta Agriculturae Universitis Jiangxiensis, 2014, 0(5)
Authors:LDan  ZHENG Shi-yue  OUYANG Xun-zhi  GUO Xiao-yu
Abstract:
Keywords:forest assets evaluation  mass appraisal  BP neural network  sensitivity analysis method
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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