基于人工神经网络的森林资源预测模型研究

被引：10

作者：

朱瑜馨

张锦宗

赵军

机构：

[1] 聊城大学环境与规划学院

[2] 西北师范大学地理与环境科学学院山东聊城

[3] 山东聊城

[4] 甘肃兰州

来源：

干旱区资源与环境 | 2005年 / 01期

关键词：

ANN; BP网络; 多步预测;

D O I：

10.13448/j.cnki.jalre.2005.01.020

中图分类号：

S757.2 [森林资源调查];

学科分类号：

090704 ;

摘要：

人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork ,简称ANN)从 2 0世纪 40年代的萌芽到今天的开发现有模型以及在应用中根据实际运行情况对模型、算法的改造 ,已经广泛应用于各种行业。人工神经网络方法是基于实例的方法 ,不需要考虑数学模型的内部结构 ,不需要假设前提条件 ,不需要人为地确定因子权重 ,作为一个黑箱综合地映射研究对象的整体性。通过森林资源的预测 ,及时掌握森林资源未来的发展趋势 ,是实现森林资源管理动态化、目标化和科学化不可缺少的环节。本文应用人工神经网络多步预测方法对甘肃连城林场吐鲁沟营林区有林地面积进行预测 ,预测结果表明 ,神经网络模型建模简单 ,精度高。

引用

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共 6 条

[1] 用BP神经网络预测股票市场涨跌 [J].