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基于神经网络方法的杉木人工林林分生长模拟研究

摘要第1-7页
Abstract第7-18页
第一章 绪论第18-45页
   ·引言第18-20页
     ·研究背景第19页
     ·研究目的和意义第19-20页
   ·国内外研究现状及评述第20-43页
     ·林分生长模型研究第20-30页
     ·神经网络在林分生长模型中的应用研究第30-32页
     ·林分断面积生长模型研究第32-36页
     ·林分生长模型参数估计方法第36-38页
     ·理论生长模型和神经网络模型的优缺点第38-39页
     ·林分生长模拟中存在的问题第39-40页
     ·神经网络在林分生长模拟中的前景第40-41页
     ·林木生长时间序列分析研究第41-43页
   ·研究的目标及主要内容第43-44页
     ·研究目标第43页
     ·主要研究内容第43-44页
   ·研究技术路线第44-45页
第二章 试验地概况与研究方法第45-65页
   ·试验数据收集与调查方法第45-47页
     ·试验地概况与调查方法第45-46页
     ·林分生长模拟的基础数据第46-47页
   ·研究方法第47-65页
     ·神经网络理论基础第47-61页
     ·支持向量机概述第61-65页
第三章 神经网络模型的评估体系研究第65-77页
   ·模型的评估第65-66页
     ·最优模型的特征第65-66页
     ·神经网络最优模型的特征第66页
   ·神经网络模型选优第66-72页
     ·模型有效性检验第67-71页
     ·模型检验第71-72页
   ·修正模型复杂度的指标第72-73页
     ·修正R2第72页
     ·AIC准则和BIC准则第72-73页
     ·神经网络的评价指标及实例应用第73-77页
     ·神经网络模型评价指标第73-75页
     ·评价指标 WIC 的实际应用2第75-77页
第四章 林分密度指标的分析研究第77-88页
   ·材料和方法第78-80页
     ·试验地概况和数据收集第78页
     ·基于自稀疏的林分密度介绍第78-80页
   ·密度指标动态变化及相关分析设计第80页
   ·结果与分析第80-85页
     ·三种林分密度的理论分析第80-81页
     ·相对密度之间的回归分析第81-82页
     ·不同初植密度样地密度指标随林龄的变化第82-83页
     ·相对密度与立地指数和初植密度的关系分析第83-85页
   ·结论第85页
   ·讨论第85-87页
   ·总结第87-88页
第五章 BP模型在杉木人工林分生长模拟中的应用第88-114页
   ·MATLAB构建神经网络的方法及实现过程第88-92页
     ·Matalb构建神经网络模型的三种方式第88页
     ·BP神经网络matlab实现的基本步骤第88-89页
     ·Matlab训练ANN第89页
     ·基于Matlab杉木林分平均胸径BP模型的应用第89-92页
   ·杉木林分优势高生长BP模型研究第92-100页
     ·杉木林分优势高理论生长方程模拟第92-97页
     ·杉木林分优势高神经网络模拟第97-99页
     ·小结第99-100页
   ·杉木人工林胸径生长神经网络建模研究第100-112页
     ·试验概况及模型构建第101-102页
     ·不同优化算法模型第102-104页
     ·结果与分析第104-111页
     ·小结与讨论第111-112页
   ·本章小结第112-114页
第六章 杉木人工林分断面积生长神经网络模拟研究第114-142页
   ·基于神经网络构建杉木林分断面积生长模型的研究第114-133页
     ·断面积生长BP模型的构建及生物学解释第115-127页
     ·基于支持向量机(SVM)构建杉木人工林分断面积生长模型第127-133页
   ·时间序列断面积生长模型第133-140页
     ·传统时间序列预测第134-137页
     ·非线性自回归神经网络断面积预测模型第137-139页
     ·非线性神经网络多元回归时间序列模型第139-140页
   ·小结第140-142页
第七章 结论与讨论第142-145页
   ·结论第142-144页
   ·问题与展望第144-145页
     ·问题第144页
     ·展望第144-145页
参考文献第145-162页
附录第162-164页
在读期间的学术研究第164-165页
致谢第165页

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