【摘 要】
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【目的】应用以遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络构建灌木生物量估测模型,以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象,
【机 构】
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中国林业科学研究院资源信息研究所,中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室,新疆农业大学计算机与信息工程学院
【出 处】
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西北农林科技大学学报(自然科学版)
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【目的】应用以遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络构建灌木生物量估测模型,以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值,通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型,并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明,GA-BP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%,估测精度分别为81.46%和75.64%,GA-BP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GA-BP神经网络构建灌木生物量模型是可行的,能够实现灌木生物量的快速估测。
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