L-M算法优化的林分材种出材率BP神经网络预测模型

"基于L-M算法的林分径级材种出材率BP网络模型 (2008年) 是一篇关于应用神经网络技术预测林分材种出材率的研究论文，作者通过杉木人工林的伐区设计书和检尺码单数据，建立了一个BP神经网络模型，并利用L-M算法优化了模型的训练过程。研究表明，该模型在预测材种出材率方面具有较高的精度，为林业管理提供了新的方法。" 这篇论文主要探讨了如何利用L-M（Levenberg-Marquardt）算法改进传统的BP（Backpropagation）神经网络模型，以提高预测林分径级材种出材率的准确性。L-M算法是一种在非线性最小二乘问题中常用的优化方法，它结合了梯度下降法和牛顿法的优点，能够在保证收敛速度的同时，避免陷入局部最小值，从而得到更优的网络参数。 在研究中，作者选取了平均胸径、平均树高、立木密度、每公顷蓄积量、郁闭度、林龄和立地类型作为输入神经元的特征，这些因素对林分的生长和材种出材率有着显著影响。通过对杉木人工林的数据分析，他们构建了一个BP神经网络模型，并使用L-M算法进行训练和优化，以模拟和预测不同径级材种的出材率。 实验结果显示，采用L-M算法优化的BP网络模型在预测材种出材率上表现出良好的性能，这意味着该模型可以为林业管理者提供准确的预测信息，帮助他们在制定伐区设计和资源管理策略时做出更科学的决策。同时，这种方法为编制林分经验材种出材率表提供了新的途径，有助于提升林业管理的科学性和效率。 论文的关键字包括杉木、伐区设计、检尺码单、BP网络和材种出材率，表明了研究的核心内容涉及林业生产实践中的一些关键环节。作者还提到，这项工作得到了福建省青年创新人才项目的资助，进一步证实了其在学术和实践领域的价值。 这篇论文在林业科学领域具有重要的贡献，它展示了如何通过先进的算法和技术改进传统模型，以解决实际的林业问题，对于提高林业资源的利用率和可持续发展具有积极的意义。