摘要:
以太行山区栓皮栎天然次生林为研究对象,以65块标准地及40株解析木为数据源,构建了优势木平均高神经网络模型和传统的函数曲线模型。结果表明:太行山栓皮栎天然次生林适宜的人工神经网络模型结构为1∶2∶1。与传统函数曲线模型相比,人工神经网络模型具有不依赖现存数学函数,拟合精度高等优点,更适合用来建立林分生长模型。
中图分类号:
陈晨, 刘光武, 申洁梅, 高福玲. 太行山区栓皮栎天然次生林树高模型构建[J]. 林业资源管理, 2018, 0(6): 146-149.
CHEN Chen, LIU Guangwu, SHEN Jiemei, GAO Fuling. Establishment of Height Model for Natural Secondary Quercus variabilis Forest in Taihang Mountains[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2018, 0(6): 146-149.