本文主要研究内容
作者徐奇刚,雷相东,国红,李海奎,李玉堂（2019）在《基于多层感知机的长白落叶松人工林林分生物量模型》一文中研究指出：【目的】神经网络模型能避免林分生物量模型建模时自变量共线性与异方差问题,研究多层感知机在林分生物量模型中的应用,为森林经营单位、区域生物量和碳储量的估算提供方法和依据。【方法】以长白落叶松人工林为研究对象,利用吉林省一类清查固定样地的917组数据,分别建立了基于传统的对数转化后线性模型和神经网络多层感知机的地上生物量和总生物量模型。使用AIC、决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RMSEr)和平均绝对误差(MAE)来评价模型。【结果】估计精度最高的模型是输入单元为林分平均胸径(D)-平均高(H)-林分密度指数(S)-海拔(HB)-坡向(PX)-坡位(PW)、2个隐藏层、隐单元数为40-20的神经网络模型,与传统对数转换线性回归模型相比,地上生物量和总生物量模型的调整决定系数(Adj.R~2)分别从0.902 1提高到了0.914 1,从0.897 9提高到了0.908 9;RMSEr分别从6.330 5%降低到了5.992 2%,从6.490 1%降低到了6.153 6%。包含立地因子的神经网络模型比未包含立地因子的神经网络模型估计精度略有提升,地上生物量与总生物量的Adj.R~2分别提高了0.88%和0.99%,RMSEr分别降低了5.33%和5.46%。【结论】多层感知机生物量模型的估计精度比传统回归模型略有提高,但它可以避免模型选型和违背传统统计假设的处理等问题,且能够一次性计算地上生物量和总生物量模型,有一定优势。
Abstract
【mu de 】shen jing wang lao mo xing neng bi mian lin fen sheng wu liang mo xing jian mo shi zi bian liang gong xian xing yu yi fang cha wen ti ,yan jiu duo ceng gan zhi ji zai lin fen sheng wu liang mo xing zhong de ying yong ,wei sen lin jing ying chan wei 、ou yu sheng wu liang he tan chu liang de gu suan di gong fang fa he yi ju 。【fang fa 】yi chang bai la xie song ren gong lin wei yan jiu dui xiang ,li yong ji lin sheng yi lei qing cha gu ding yang de de 917zu shu ju ,fen bie jian li le ji yu chuan tong de dui shu zhuai hua hou xian xing mo xing he shen jing wang lao duo ceng gan zhi ji de de shang sheng wu liang he zong sheng wu liang mo xing 。shi yong AIC、jue ding ji shu (R~2)、jun fang gen wu cha (RMSE)、xiang dui jun fang gen wu cha (RMSEr)he ping jun jue dui wu cha (MAE)lai ping jia mo xing 。【jie guo 】gu ji jing du zui gao de mo xing shi shu ru chan yuan wei lin fen ping jun xiong jing (D)-ping jun gao (H)-lin fen mi du zhi shu (S)-hai ba (HB)-po xiang (PX)-po wei (PW)、2ge yin cang ceng 、yin chan yuan shu wei 40-20de shen jing wang lao mo xing ,yu chuan tong dui shu zhuai huan xian xing hui gui mo xing xiang bi ,de shang sheng wu liang he zong sheng wu liang mo xing de diao zheng jue ding ji shu (Adj.R~2)fen bie cong 0.902 1di gao dao le 0.914 1,cong 0.897 9di gao dao le 0.908 9;RMSErfen bie cong 6.330 5%jiang di dao le 5.992 2%,cong 6.490 1%jiang di dao le 6.153 6%。bao han li de yin zi de shen jing wang lao mo xing bi wei bao han li de yin zi de shen jing wang lao mo xing gu ji jing du lve you di sheng ,de shang sheng wu liang yu zong sheng wu liang de Adj.R~2fen bie di gao le 0.88%he 0.99%,RMSErfen bie jiang di le 5.33%he 5.46%。【jie lun 】duo ceng gan zhi ji sheng wu liang mo xing de gu ji jing du bi chuan tong hui gui mo xing lve you di gao ,dan ta ke yi bi mian mo xing shua xing he wei bei chuan tong tong ji jia she de chu li deng wen ti ,ju neng gou yi ci xing ji suan de shang sheng wu liang he zong sheng wu liang mo xing ,you yi ding you shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自北京林业大学学报的徐奇刚,雷相东,国红,李海奎,李玉堂，发表于刊物北京林业大学学报2019年05期论文，是一篇关于长白落叶松论文,林分生物量论文,对数转化后线性回归模型论文,多层感知机模型论文,北京林业大学学报2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自北京林业大学学报2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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