| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究主要内容与技术路线 | 第11-13页 |
| ·研究主要内容 | 第11页 |
| ·技术路线 | 第11-13页 |
| 2 森林资源资产批量评估概述 | 第13-17页 |
| ·森林资源资产评估的基本问题 | 第13-14页 |
| ·森林资源资产评估的概念 | 第13页 |
| ·森林资源资产评估必须遵循的原则 | 第13-14页 |
| ·森林资源资产评估的基本方法 | 第14页 |
| ·批量评估方法概述 | 第14-17页 |
| ·批量评估方法的基本原理 | 第14-15页 |
| ·批量评估方法的基本程序 | 第15页 |
| ·批量评估方法的关键技术——AVM(自动评估模型)技术 | 第15-17页 |
| 3 基于多元回归分析的森林资源资产批量评估模型 | 第17-47页 |
| ·多元线性回归分析理论 | 第17-19页 |
| ·多元线性回归数学模型与假设 | 第17-18页 |
| ·残差分析与模型错误补救方法 | 第18-19页 |
| ·数据收集与数据分析 | 第19-30页 |
| ·研究相关假设及问题分析 | 第19页 |
| ·数据收集与特征因素分析 | 第19-21页 |
| ·数据分析 | 第21-30页 |
| ·回归模型建立与假设检验 | 第30-42页 |
| ·幼龄林模型的建立与假设检验 | 第30-35页 |
| ·中龄林模型的建立与假设检验 | 第35-38页 |
| ·成熟林模型的建立与假设检验 | 第38-42页 |
| ·模型有效性确认 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 4 基于贝叶斯正则化BP神经网络的森林资源资产批量评估模型 | 第47-60页 |
| ·贝叶斯正则化BP神经网络理论 | 第47-50页 |
| ·标准BP算法 | 第47-49页 |
| ·用贝叶斯正则化方法改进BP网络 | 第49-50页 |
| ·模型建立 | 第50-54页 |
| ·建模工具 | 第50-51页 |
| ·数据处理 | 第51页 |
| ·网络结构的确定 | 第51-53页 |
| ·网络训练参数的选取 | 第53页 |
| ·BP网络的编程实现 | 第53-54页 |
| ·结果分析与比较 | 第54-59页 |
| ·幼龄林批量评估模型的结果分析与比较 | 第54-55页 |
| ·中龄林批量评估模型的结果分析与比较 | 第55-57页 |
| ·成熟林批量评估模型的结果分析与比较 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 5 结论与讨论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录A:用材林资产评估有关技术经济指标 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |