【摘 要】
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为构建合理的城市生态系统,亟待预测适宜的城市林（城市地带性植被）。城市林的预测是一个复杂的非线性问题,其发展有波动性,选择合理的拟合方法可以提高预测精度。以东北地区的
【机 构】
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牡丹江师范学院,黑龙江幼儿师范高等专科学校
【基金项目】
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国家自然科学基金（61573362）, 黑龙江省自然科学基金（F2016039）, 黑龙江省青年科学基金项目（QC2013C067）, 牡丹江市科学技术计划项目（Z2016s0027）, 牡丹江师范学院科研项目（YB2018004）
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为构建合理的城市生态系统,亟待预测适宜的城市林（城市地带性植被）。城市林的预测是一个复杂的非线性问题,其发展有波动性,选择合理的拟合方法可以提高预测精度。以东北地区的城市林为例进行研究,筛选7个影响城市植被类型的因子,以传统的灰色神经网络模型为基础,用粒子群算法初始网络参数,用模拟退火代替粒子群进行梯度修正,建立基于模拟退火算法（SA）和粒子群算法（PSO）的灰色神经网络模型。实验结果表明,改进后的模型预测拟合精度较高,残差均值为0.13,为城市林的预测提供一条新途径。
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