基于BP神经网络的油松人工林生长模型 (2011年)

以内蒙古大青山油松人工纯林作为研究对象，利用Matlab神经网络工具箱中的logsig、tansig、trainlm等函数，采用二类调查数据中的平均年龄、郁闭度、地位级作为输入层，平均高为输出层，建立油松人工林树高生长BP人工神经网络模型。结果表明，模型的拟合精度为99.98％，检验精度为98.62％，说明该模型对当地的油松人工林生长具有良好的预测能力。