【摘 要】
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为了更加准确地预测人工林大青杨(Populus ussuriensis)晚材率,通过对标准人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)的蜜源更新公式进行改进,提出了分段式蜜源搜索半径公式,并用改进的人工蜂群算法(AABC)对径向基(radial basis function,RBF)神经网络的初始参数进行优化,提出一种基于改进的人工蜂群算法和径向基神经网络算法结合的预测模型,并与粒子群(partical swarm optimization,PSO)优化的RBF神经网络预测结果进行对
【基金项目】
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中央高校项目(257202BF02),黑龙江省自然科学基金(LH2020C37)。
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为了更加准确地预测人工林大青杨(Populus ussuriensis)晚材率,通过对标准人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)的蜜源更新公式进行改进,提出了分段式蜜源搜索半径公式,并用改进的人工蜂群算法(AABC)对径向基(radial basis function,RBF)神经网络的初始参数进行优化,提出一种基于改进的人工蜂群算法和径向基神经网络算法结合的预测模型,并与粒子群(partical swarm optimization,PSO)优化的RBF神经网络预测结果进行对
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