森林资源统计模型理论和方法的研究

森林资源统计模型理论和方法的研究

论文摘要

对森林资源系统进行有效的预测与控制是制定和调整林业方针政策、规划计划,监督检查各地森林资源状况的重要依据,同时对森林的生态环境建设和规划,对建设可持续性的生态森林起了重要的指导作用。森林资源系统是一个具有分散结构的随机性动态大系统。根据森林资源系统的特点可采用分散形式表示森林资源系统的结构,用分散随机控制解决森林资源系统的预测与决策,使整体预测与局部预测相结合、集中控制与分散控制相结合。本研究采用具有T个局部控制站的线性时变受控离散时间的随机动态大系统模型对森林资源系统进行研究。首先给出该模型的集中解和分散解,得出最优控制增益矩阵;其次,通过性能指标达到最优化,构造新的离散随机动态大系统模型分析出已知控制向量的优劣;最后,利用上述两个过程可对未来森林资源系统进行预测和估计,从而求出最优控制输入向量。本文以江苏省、山东省和福建省三省2001年~2005年森林资源动态数据为资料,将三省森林资源系统总和看成总体大系统,将该三省看成局部控制站,采用集中控制与分散控制的系统方法对三省的森林总蓄积和总面积进行预测、估计和控制。结果表明:三个省森林总蓄积和总面积的预测值和滤波值与森林资源清查的实测值非常吻合。预测值与实测值的差异为:总蓄积和总面积的预测误差不超过8%;滤波值与实测值的差异为:总蓄积和总面积的滤波误差不超过0.05%;对未来三个省森林总蓄积和总面积的预测值和滤波值与森林资源目标值非常吻合。预测值与目标值的差异为:总蓄积和总面积的预测误差不超过3%;滤波值与目标值的差异为:总蓄积和总面积的滤波误差不超过0.2%,这表明,利用分散随机控制理论可解决预测中如何确定最优控制输入向量的难题。研究最后,将森林资源模型推广应用于预测森林生态效益。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • Abstract
  • 1 森林资源系统的概述
  • 1.1 森林资源系统概念
  • 1.2 森林资源系统的特点
  • 1.3 森林资源系统的研究现状
  • 2 森林资源统计模型的理论与方法
  • 2.1 统计预测与控制的基本原理
  • 2.1.1 统计预测的原理
  • 2.1.2 随机控制的原理
  • 2.2 KALMAN 滤波的原理与方法
  • 2.2.1 基本假设
  • 2.2.2 Kalman 滤波递推公式
  • 2.2.3 Kalman 滤波性质
  • 2.3 分散随机控制的原理与方法
  • 2.3.1 LQG 问题
  • 2.3.2 分散随机控制
  • 2.3.2.1 集中解
  • 2.3.2.2 分散解
  • 2.3.2.3 最优性能指标
  • 3 分散随机控制模型的应用
  • 3.1 试验数据
  • 3.1.1 试验区概况
  • 3.1.2 试验数据
  • 3.2 模型的建立
  • 3.3 实例应用
  • 3.3.1 集中解
  • 3.3.2 分散解
  • 3.3.3 最优控制
  • 3.3.4 动态预测与决策
  • 3.3.5 结果分析
  • 4 分散随机控制模型的推广应用
  • 4.1 森林生态效益研究的概况
  • 4.2 模型的建立
  • 5 结论与建议
  • 5.1 结论
  • 5.2 建议
  • 参考文献
  • 详细摘要
  • 相关论文文献

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