【摘 要】
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以薄山林场大岭林区马尾松Masson pine人工林为研究对象,在用单形地位指数BP模型确定本试验区的马尾松人工林地位指数模型的基础上,再次运用BP神经网络建模技术构建立地因子
【机 构】
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河南农业大学林学园艺学院,北京林业大学资源与环境学院,河南省林业调查规划院,四川省康定中学
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以薄山林场大岭林区马尾松Masson pine人工林为研究对象,在用单形地位指数BP模型确定本试验区的马尾松人工林地位指数模型的基础上,再次运用BP神经网络建模技术构建立地因子与地位指数关系的模型,以对无林地立地质量进行评价,结果反映所建的BP神经网络模型能较好地对无林地的立地质量进行评价。与R ichards生长函数的比较结果表明,R ichards生长函数的平均拟合精度为95.19%,平均预测精度为94.32%;BP模型的平均拟合精度为95.66%,平均预测精度为96.02%。与多元回归模型的比较结果表明,多元回归模型的平均预测精度为73.47%,BP模型的平均预测精度为86.06%。
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