【摘 要】
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探讨了基于小批量梯度下降的B-P神经网络模型,利用MODIS遥感图像、地面调查数据、地形数据以及森林覆盖率,估算天然针叶林地上生物量。在对针叶林地上生物量和遥感数据、地形
【机 构】
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华北电力大学工程生态学与非线性科学研究中心
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项（2009ZX07210-009,2015ZX07203-011,2015ZX07204-007,2017ZX07101-002）.
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探讨了基于小批量梯度下降的B-P神经网络模型,利用MODIS遥感图像、地面调查数据、地形数据以及森林覆盖率,估算天然针叶林地上生物量。在对针叶林地上生物量和遥感数据、地形数据、植被指数以及森林覆盖率进行单因素相关性分析的基础上,采用基于小批量梯度下降的B-P神经网络建立一组不同网络结构的天然针叶林生物量模型,在测试集上筛选出均方误差最小的网络结构,在验证集上用实测地上生物量值对筛选出的模型进行验证,并与多元回归模型比较。结果表明：小批量梯度下降训练算法收敛速度很快,最多不超过100 s,比较适合做大范围的
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