灰色理论和人工神经网络森林资源预测方法的对比研究

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以森林资源一类清查数据为基础,采用灰色系统理论、人工神经网络两种方法对山西省森林资源的发展趋势进行了预测,并对两种方法的优缺点进行了对比研究。结果表明:人工神经网络的相对误差低于灰色理论,拟合性高。采用人工神经网络预测森林资源变化是一种较好的方法,且对数据有较好的适应能力;人工神经网络更适合于短期预测,而灰色理论适合于中长期的预测。在进行森林资源预测时,应根据不同目的把两种方法结合使用。
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