【摘 要】
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为了以尽量少的胸径和树高数据来预测材积,利用灰色理论建立以日本落叶松平均材积和D^2H这2个因素的分数阶GM(1,2)模型,该模型通过寻找在0阶与1阶之间的最优阶数r=0.26,从而
【基金项目】
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福建农林大学杰出青年基金项目(xjq201727).
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为了以尽量少的胸径和树高数据来预测材积,利用灰色理论建立以日本落叶松平均材积和D^2H这2个因素的分数阶GM(1,2)模型,该模型通过寻找在0阶与1阶之间的最优阶数r=0.26,从而使得模型的精度得到大幅度提高,模型的平均相对误差为1.905%;模型精度为98.005%;与传统的GM(1,2)模型相比,分数阶GM(1,2)模型更为优秀。分数阶GM(1,2)模型为树木材积的预测提供了一种新方法。
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