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J-GLOBAL ID：201402243137897972   整理番号：13A1220036

神経ネットワークモデルに基づく森株ストック量の予測

Prediction of forest stock volume based on neural network model

著者 (2件)： Tu Yunyan (Beijing Forestry Univ., Beijing) ,  Peng Daoli (Beijing Forestry Univ., Beijing)
資料名： Zhongnan Linye Keji Daxue Xuebao  (Zhongnan Linye Keji Daxue Xuebao)
巻： 32  号： 3  ページ： 49-52  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2295A  ISSN： 1673-923X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 森株ストック量を予測するためのBPとRBFニューラル・ネットワークは研究されてきた。しかし,両ネットワークの適用効果を評価する研究は行われなかった。実用的適用において,より高い予想精度とより強い適用方法を見つけるために,2つの方法の広範囲の分析と評価が行われた。相関分析,選択冠疎密度,陰斜面と日当りのよい斜面による。TM1,TM2,TM3,TM5,TM7,NDVI,TM,(4-3),TM4/3を入力変数とし,密云郡の森林量を出力変数とし,森林量のRBFとBPニューラル・ネットワーク・モデルは確立された。そして,ニューラル・ネットワーク・トレーニング・ステップ長,トレーニング時間,予測精度と2つの方法の適用性モデルは,包括的に分析された。トレーニング・ステップ長,トレーニング時間,予測精度と適用面において,RBFニューラル・ネットワーク・モデルのモデルがBPニューラル・ネットワーク・モデルより優れていることを結果は示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  材積 ,  予測モデル ,  *バイオマス
準シソーラス用語： *ニューラルネットワークモデル ,  RBFニューラルネットワーク ,  BPニューラルネットワーク ,  *森林バイオマス

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  森林生物学一般  (FF02010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経 ,  ネットワークモデル ,  森 ,  株 ,  ストック量 ,  予測