Study of the stand diameter distribution model of Eucalyptus plantation based on artificial neural network

机译：基于人工神经网络的桉树人工林林分直径分布模型研究

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The paper firstly applied artificial neural network in studying the stand diameter distribution model of Eucalyptus plantation. By using relative diameter as input variable, cumulative percentage in number of trees as output variable, logsig as the transfer function of hidden layer and output layer, the paper constructed 1∶2∶1 Eucalyptus plantation stand relative diameter cumulative percentage in number of trees BP neural network. The average forecasting precision value of relative diameter cumulative percentage BP neural network was 0.8848. The result indicated that the model effect was better and had a better adaptability for the distribution of Yongan Eucalyptus plantation stand relative diameter cumulative percentage in number of trees.

机译：本文首先将人工神经网络应用于桉树人工林林分直径分布模型的研究。以相对直径为输入变量，以树木数量累积百分比为输出变量，logsig为隐层和输出层的传递函数，构建了1∶2∶1桉树人工林相对直径累积百分比的树木BP神经网络。相对直径累积百分比BP神经网络的平均预测精度值为0.8848。结果表明，该模型效果较好，对永安桉树林分相对直径累积百分数的分布具有较好的适应性。

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来源
《2010 International Conference on Computer Application and System Modeling》|2010年|V10-498-V10-502|共5页
会议地点
作者
En-ying Guo; De-xiang Zheng; Ping-liu Chen; Bao-guo Wu; Ping-teng Chen;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
BP neural network; Hidden layer neuron; Stand diameter distribution;

机译：BP神经网络隐层神经元直径分布;

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