【摘 要】
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【目的】采用非线性分位数回归法构建不同分位点的杉木可变指数削度方程,与非线性模型进行比较,以提高杉木干形的预测精度。【方法】利用福建省将乐国有林场的73株(793组)杉木解析木数据,选取4个可变指数削度方程,基于5折交叉验证,分别采用非线性分位数回归与非线性回归构建削度方程。选用调整后决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均误差(ME)、相对误差(RE)和平均绝对误差(MAE)5个模型评价指标,结合图形对各模型的拟合结果和预测结果进行评价。【结果】(1)4个可变指数削度方程在5个分位点(t=0.1,
【机 构】
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北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点开放性实验室
【基金项目】
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国家林业和草原局林业科学技术推广项目([2019]06)。
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【目的】采用非线性分位数回归法构建不同分位点的杉木可变指数削度方程,与非线性模型进行比较,以提高杉木干形的预测精度。【方法】利用福建省将乐国有林场的73株(793组)杉木解析木数据,选取4个可变指数削度方程,基于5折交叉验证,分别采用非线性分位数回归与非线性回归构建削度方程。选用调整后决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均误差(ME)、相对误差(RE)和平均绝对误差(MAE)5个模型评价指标,结合图形对各模型的拟合结果和预测结果进行评价。【结果】(1)4个可变指数削度方程在5个分位点(t=0.1,
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