【摘 要】
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【目的】提出一种基于灰狼算法支持向量机(GWO-SVM)的木材密度预测模型,利用近红外光谱(NIR)对杉木密度进行预测,为杉木性质定量分析提供理论依据。【方法】将109个杉木样品
【机 构】
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北京林业大学理学院,中国林业科学研究院木材工业研究所
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015ZCQ-LY-01);国家自然科学基金项目(31670564)
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【目的】提出一种基于灰狼算法支持向量机(GWO-SVM)的木材密度预测模型,利用近红外光谱(NIR)对杉木密度进行预测,为杉木性质定量分析提供理论依据。【方法】将109个杉木样品光谱数据和样品密度数据进行归一化,选取88个样品作为训练集、21个样品作为测试集,对2151维光谱数据提取主成分,以主成分作为输入变量,以杉木样本密度作为输出变量,建立杉木密度多元线性回归(MLR)模型、SVM模型和GWO-SVM模型,采用决定系数(R^2)、均方误差(MSE)和平均绝对百分误差(MAPE)对3种模型的预测结果进行
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