检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赖晓燕[1] 颜桂梅[1] 宁正元[2] 陈平留[3]
机构地区:[1]福建农林大学金山学院,福建福州350002 [2]福建农林大学计算机与信息学院,福建福州350002 [3]福建农林大学林学院,福建福州350002
出 处:《福建农林大学学报(自然科学版)》2014年第1期39-43,共5页Journal of Fujian Agriculture and Forestry University:Natural Science Edition
摘 要:以中龄林为例,分别建立了基于多元线性回归和BP神经网络的批量评估模型,选取测试样本对这2种模型的有效性进行检验.结果表明,所建立的2种模型对于中龄林评估都适用,但BP神经网络模型较多元线性回归模型的适用范围更广,预测精度更高.Two mass appraisal models were built for seml-mature forest, such as multiple linear regression model and BP neural net- works model. The test sample was selected to test the validity of these two models. Experimental results showed that these two mod- els were suitable for semi-mature forest assessment. BP neural networks modeI was more applicable and precise than multiple linear regression model.
关 键 词:森林资源资产评估 批量评估 多元线性回归模型 BP神经网络
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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