BP神经网络优化马尾松人工林胸径-树高预测模型

该论文《基于BP神经网络的马尾松人工林胸径-树高模型预测》由卯光宪、谭伟、柴宗政等人合作撰写，发表在2020年的期刊上，针对中国南方重要的用材树种——马尾松（Pinus massoniana）的人工林进行了深入研究。研究的主要目的是通过建立高效的胸径-树高预测模型，为马尾松人工林的经营管理提供科学依据。 研究以贵州省黔中地区的马尾松人工林为研究对象，共收集了82个样地（每块样地25米×25米）的4284株马尾松单木数据。作者们采用了6个常用的广义非线性模型对这些数据进行拟合，经过比较发现Korf模型具有最好的拟合效果，其决定系数R²达到了0.650，显示出良好的拟合能力。 进一步的研究中，作者们利用同样的数据集确定了最佳的隐藏层节点数量，结果显示马尾松人工林胸径-树高关系适合的隐藏层节点数为2。构建的BP神经网络模型采用了一种特定的结构，即输入层节点数为1（可能代表胸径这一输入变量），隐藏层节点数为2，输出层节点数也为1（代表树高预测值）。这种结构下的模型预测精度达到0.717，表明BP神经网络模型在预测性能上优于广义非线性模型。 论文强调了BP神经网络模型相较于广义非线性模型的优势。首先，BP神经网络不需要依赖于预先设定的经验模型，可以自适应地学习数据的复杂关系。其次，它无需繁琐的模型筛选过程，能够直接通过训练找到最优解决方案。此外，BP神经网络模型的决定系数较高，意味着其解释了较多的变异性，而均方根误差较低，这表明其预测精度更可靠。 这篇论文不仅提供了马尾松人工林胸径-树高关系的有效预测模型，还展示了BP神经网络在处理这类林业问题中的潜力和优势。这对于优化森林管理和提升马尾松人工林经济效益具有实际应用价值。