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基于ANN的森林经营决策模型研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-25页
 1.1 人工神经网络的发展和应用概况第9-16页
  1.1.1 人工神经网络理论的发展及现状第9-11页
  1.1.2 人工神经网络的基本特点第11-12页
  1.1.3 人工神经网络与其它信息处理方法的比较第12-13页
  1.1.4 人工神经网络应用的基本步骤第13-14页
  1.1.5 人工神经网络在林业上的应用现状与展望第14-16页
 1.2 森林资源变化动态预测研究进展第16-18页
 1.3 立地分类及立地质量评价研究进展第18-24页
  1.3.1 森林立地分类和评价研究的主要内容第18页
  1.3.2 森林立地分类的基本原则第18-20页
  1.3.3 立地质量的评价方法第20-23页
  1.3.4 立地质量评价方法的展望第23-24页
 1.4 课题来源第24页
 1.5 本论文的主要研究内容第24页
 1.6 小结第24-25页
2. 森林资源预测BP模型的建立第25-39页
 2.1 黄丰桥林场的基本情况第25-26页
  2.1.1 自然条件第25页
  2.1.2 社会经济状况第25-26页
  2.1.3 森林资源现状第26页
 2.2 预测模型的建立第26-36页
  2.2.1 预测方法的选择第26-27页
  2.2.2 BP网络模型的学习算法第27-29页
  2.2.3 数据资料来源第29页
  2.2.4 有林地面积预测BP模型的建立第29-31页
  2.2.5 活立木蓄积量预测的BP模型的建立第31-33页
  2.2.6 杉木各龄组蓄积量预测BP模型的建立第33-36页
 2.3 结论与讨论第36-37页
  2.3.1 森林资源预测模型分析第36页
  2.3.2 森林资源状况分析第36-37页
  2.3.3 建议第37页
 2.4 小结第37-39页
3. 立地类型划分及立地质量评价BP模型的建立第39-51页
 3.1 黄丰桥林场森林立地类型的划分第39-41页
  3.1.1 立地类型划分的目的第39页
  3.1.2 立地类型划分的原则第39页
  3.1.3 立地分类系统第39-41页
 3.2 黄丰桥林场立地质量评价BP模型的建立第41-49页
  3.2.1 资料来源第41-42页
  3.2.2 建模方法第42页
  3.2.3 模型检验方法第42-43页
  3.2.4 数量化地位指数预估模型的建立第43-46页
  3.2.5 杉木可变密度蓄积量收获模型的建立第46-47页
  3.2.6 地位指数曲线模型的建立第47-49页
 3.3 结论与讨论第49-50页
 3.4 小结第50-51页
4 全文总结与研究展望第51-53页
 4.1 全文总结第51页
 4.2 研究展望第51-53页
致 谢第53-54页
参考文献第54-60页
附 表第60-29页
表2.1 有林地面积统计表第29-30页
表2.2 有林地面积预测BP模型的权值和阈值第30页
表2.3 有林地面积预测BP模型精度检验第30-31页
表2.4 活立木蓄积统计表第31-32页
表2.5 活立木蓄积量BP模型的权值和阈值第32页
表2.6 活立木蓄积预测BP模型精度检验第32-34页
表2.7 杉木各龄组蓄积统计表第34页
表2.8 杉木各龄组蓄积量预测BP模型的权值和阈值第34-35页
表2.9 杉木各龄组蓄积量预测BP模型检验结果第35-40页
表3.1 立地项目及类目划分表第40-41页
表3.2 立地分类系统简表第41-44页
表3.3 立地因子类目特征值表第44页
表3.4 数量化地位指数模型检验结果第44-45页
表3.5 数量化地位指数预估BP模型的权值和阈值第45-47页
表3.6 可变密度蓄积量收获BP模型的权值和阈值第47页
表3.7 可变密度蓄积量收获模型检验结果第47-49页
表3.8 地位指数曲线BP模型的权值和阈值第49页
表3.9 地位指数曲线模型检验结果第49-60页
附表1 黄丰桥林场立地类型表第60-61页
附表2 立地质量等级划分表第61-62页
附表3 黄丰桥林场经营类型表第62页

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