典型文献
基于GA-BP神经网络的树木生长模型研究
文献摘要：
在森林资源的实际调查中,树木胸径、树高和蓄积量的测量存在难度大、成本高、精度低等问题.基于树木生长与林分因子、生长环境之间的相关性,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的树木生长模型来预测树木的胸径、树高和蓄积量,通过优化BP神经网络的权值和阈值,建立GA-BP模型,并与多元线性回归模型的预测结果进行了比较.结果表明:该模型的预测结果比多元线性回归模型更接近于实测值,G A-B P模型的最小R2高于多元线性回归模型且更接近于1.采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测精度,对景宁县树木生长预测具有指导意义.
文献关键词：
遗传算法;BP神经网络;GA-BP模型;树木生长
中图分类号：
作者姓名：
马学欣;严耿坤;王锋;侯建花
作者机构：
浙江省景宁畲族自治县自然资源和规划局,浙江景宁323500;浙江省景宁畲族自治县东坑镇人民政府,浙江景宁323500;浙江省景宁畲族自治县澄照乡人民政府,浙江景宁323500
文献出处：
引用格式：
[1]马学欣;严耿坤;王锋;侯建花-.基于GA-BP神经网络的树木生长模型研究)[J].绿色科技,2022(15):185-190
A类：
B类：
GA,树木生长,生长模型,森林资源,调查中,树木胸径,树高,蓄积量,林分因子,生长环境,遗传算法优化,权值,多元线性回归模型,实测值,对景,景宁县,生长预测
AB值：
0.259565
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