【摘 要】
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林分蓄积是衡量小班林分生产力的重要指标。以广西高峰林场速生桉为研究对象,以年龄、密度两个林分因子和坡向、坡位、坡度、土壤等立地因子作为自变量,公顷蓄积作为因变量,
【机 构】
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北京林业大学信息学院,广西壮族自治区国有高峰林场
【基金项目】
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国家重点研发计划专项(2017YFD0600906)
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林分蓄积是衡量小班林分生产力的重要指标。以广西高峰林场速生桉为研究对象,以年龄、密度两个林分因子和坡向、坡位、坡度、土壤等立地因子作为自变量,公顷蓄积作为因变量,利用非集成、集成学习方法构建9个决策树模型,选择最优决策树模型预估不同年龄的桉树蓄积。结果表明:①集成学习决策树模型精度高于非集成模型,串行集成类模型boosting精度高于并行集成类模型bagging,其中串行集成模型中XGboost模型评价指标最优,训练集R~2为0.81,RMSE为0.44;测试集RMSE为0.48,MAE为0.34。②最优
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