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基于近红外技术的落叶松木材密度预测模型
被引：21
作者：
李耀翔
张鸿富
张亚朝
张慧娟
李湃
机构：
[1] 黑龙江省森林持续经营与环境微生物工程重点实验室(东北林业大学)
来源：
关键词：
近红外光谱;
落叶松木材密度;
主成分回归法;
偏最小二乘法;
D O I：
10.13759/j.cnki.dlxb.2010.09.023
中图分类号：
S791.22 [落叶松];
学科分类号：
摘要：
运用近红外光谱对落叶松(Larix gemelinii Rupr)样品密度进行了研究,分别运用偏最小二乘法及主成分回归建立预测模型,并用建立的模型分别对每一个样品进行了预测。基于偏最小二乘法的校正模型及验证模型相关系数分别为0.964和0.918,校正标准误差及预测标准误差分别为0.016和0.021,模型预测值与实测值决定系数为0.93;主成分回归模型中,校正模型及验证模型相关系数分别为0.954和0.911,校正标准误差及预测标准误差分别为0.017和0.023,模型预测值与实测值决定系数为0.91。研究表明:基于主成分回归法与偏最小二乘法的近红外光谱分析建模,都可以实现对落叶松木材密度的有效预测,但相比较而言,偏最小二乘法略优于主成分回归法,所建立的模型对落叶松木材密度预测更加准确可靠。
引用
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