基于BP神经网络的杉木和马尾松树高曲线模型研究

作者：杜志; 甘世书

来源：中南林业调查规划, 2017, (04): 36-39.

DOI：10.16166/j.cnki.cn43-1095.2017.04.009

• 杉木
• 马尾松
• 树高曲线
• BP神经网络模型 Cunninghamia lanceolatar
• Pinus massoniana
• height-diameter model
• BP neural network model

基于湖南省森林资源连续清查的杉木和马尾松实测数据,运用BP神经网络模型建立树高曲线模型,经过训练和优选,确定了最优模型结构为4∶6∶1。通过对比分析8个传统标准树高模型与神经网络模型的拟合效果。结果表明:BP神经网络模型的拟合效果和预测效果均优于传统树高曲线模型,可作为树高生长预测的一种有效技术手段。