【摘 要】
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利用福建省将乐国有林场46株杉木(Cunninghamia lanceolata)的793组干形数据,根据十折交叉验证,采用最近邻法(KNN)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)3种机器学习算法对杉木干形进行模拟,并与传统削度模型(TM)进行比较分析.采用决定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均误差(EM)和平均绝对误差(EMA)4个评价指标对模型的拟合结果和预测结果进行排序,并结合残差图和相对偏差图等进行分析.研究表明:(1)4个模型的决定系数均大于0.95,最近邻法、传统削度模型和人工神经
【机 构】
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森林资源和环境管理国家林业和草原局重点开放性实验室(北京林业大学) ,北京,100083
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利用福建省将乐国有林场46株杉木(Cunninghamia lanceolata)的793组干形数据,根据十折交叉验证,采用最近邻法(KNN)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)3种机器学习算法对杉木干形进行模拟,并与传统削度模型(TM)进行比较分析.采用决定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均误差(EM)和平均绝对误差(EMA)4个评价指标对模型的拟合结果和预测结果进行排序,并结合残差图和相对偏差图等进行分析.研究表明:(1)4个模型的决定系数均大于0.95,最近邻法、传统削度模型和人工神经网络的均方根误差小于1 cm,能较好地描述杉木树干形状.(2)人工神经网络对绝大部分树干的估计最精确,R2分别在0.98以上.其检验集的绝大部分残差都在-2～1 cm,训练集的相对偏差在-50％～50％.(3)其次是最近邻法模型,其训练集的残差范围在4个模型间最小,但泛化预测能力不如人工神经网络模型.(4)随机森林模型精度最低,且其预测集残差分布有随直径(di)增大而增大的趋势.传统削度模型模型表现居中.结果表明:人工神经网络模型与最近邻法模型的拟合精度与预测精度均高于传统削度模型模型,能更精确地模拟杉木干形,且机器学习算法可以不满足传统回归的统计学假设前提.利用机器学习预测林木干形是一种可靠的方法,在生产经营中值得考虑.
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“十四五”是开启全面建设社会主义现代化国家新征程的第一个五年,2021 年是“十四五”的开局之年,更是建党 100 周年,各行各业牢记初心使命,弘扬伟大建党精神,争先创优赴新程.国家蚕桑产业技术体系(以下简称蚕桑体系)在农业农村部的统筹布局下顺利完成了“换届”工作,增添了新鲜“血氧”,其中新任岗位科学家 5 名(共 31 名)、综合试验站站长 5 名(共24 名).中国工程院院士、浙江理工大学校长陈文兴教授加入蚕桑体系,任“蚕丝综合利用”岗位科学家.
“十三五”以来,在国家蚕桑产业技术体系首席科学家鲁成教授的带领下,在体系内有关岗位科学家的共同努力下,广西河池综合试验站桑资源综合开发利用技术研发试验取得突破,通过将桑树夏伐、冬伐枝叶作为畜牧(家禽)蛋白饲料开发,有力地推动了全市牛、羊等畜牧(家禽)产业的壮大发展.为充分发挥广西河池蚕桑重点产区的产业优势,利用河池市桑树夏伐、冬伐所产生的200 万t桑枝叶加工成畜牧青贮饲料,结合河池当地稻草、玉米秸秆、甘蔗尾叶等丰富的饲料资源,在河池市各个连片桑园周边选点建厂,采用“桑枝+农作物秸秆”的模式将原料进行初级
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