| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 森林经营模拟技术研究理论基础 | 第12-13页 |
| 1.3 相关领域的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 森林经营管理模拟 | 第13-14页 |
| 1.3.2 竞争指数模型模拟 | 第14-15页 |
| 1.3.3 森林抚育间伐模型模拟 | 第15页 |
| 1.3.4 森林生长、收获模型模拟 | 第15-16页 |
| 1.4 研究目标与研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究目标与研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 2 人工林蓄积生长优势模型模拟技术研究 | 第20-31页 |
| 2.1 数据来源与研究对象 | 第20-21页 |
| 2.1.1 实验数据 | 第20页 |
| 2.1.2 研究范围及研究对象的选取 | 第20-21页 |
| 2.2 人工林蓄积生长优势理论基础 | 第21-22页 |
| 2.2.1 竞争模型 | 第21页 |
| 2.2.2 蓄积量计算模型 | 第21-22页 |
| 2.3 Arc Map概述 | 第22-24页 |
| 2.3.1 Arc Map简介 | 第22页 |
| 2.3.2 绘制等值线 | 第22-24页 |
| 2.4 K-均值聚类与蓄积优势分析 | 第24-28页 |
| 2.4.1 K均值聚类算法 | 第24页 |
| 2.4.2 改进的k均值聚类算法描述 | 第24-25页 |
| 2.4.3 基于改进的k均值聚类算法的蓄积优势分析 | 第25-28页 |
| 2.5 研究结果与分析 | 第28-30页 |
| 2.5.1 分级结果 | 第28页 |
| 2.5.2 结果分析 | 第28-30页 |
| 2.6 小结 | 第30-31页 |
| 3 人工林间伐模型模拟研究 | 第31-42页 |
| 3.1 间伐理论与实验数据 | 第31-32页 |
| 3.1.1 林木间伐概述 | 第31页 |
| 3.1.2 实验数据 | 第31-32页 |
| 3.2 基于BP神经网络间伐数量的确定 | 第32-37页 |
| 3.2.1 BP神经网络概述及改进方法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 隐含层神经元数目确定 | 第33页 |
| 3.2.3 模型的建立 | 第33页 |
| 3.2.4 算法描述 | 第33-35页 |
| 3.2.5 预测 | 第35-37页 |
| 3.2.6 自然稀疏模型的建立 | 第37页 |
| 3.3 间伐木的确定方法 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第38-41页 |
| 3.4.1 间伐模拟株数范围确定 | 第38-39页 |
| 3.4.2 间伐木确定 | 第39-40页 |
| 3.4.3 间伐后 | 第40-41页 |
| 3.5 结论与讨论 | 第41-42页 |
| 4 冀北山地森林生长收获模型模拟研究 | 第42-49页 |
| 4.1 基于遗传算法胸径生长模型的建立 | 第42-45页 |
| 4.1.1 遗传算法简介 | 第42-43页 |
| 4.1.2 遗传算法改进 | 第43页 |
| 4.1.3 算法描述 | 第43-44页 |
| 4.1.4 胸径生长模型的建立 | 第44-45页 |
| 4.1.5 胸径生长方程模拟计算胸径 | 第45页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第45-48页 |
| 4.3 小结 | 第48-49页 |
| 5 森林经营管理模拟系统的设计与实现 | 第49-54页 |
| 5.1 系统逻辑结构设计 | 第49-50页 |
| 5.2 系统功能设计 | 第50页 |
| 5.3 数据库设计 | 第50-51页 |
| 5.4 系统环境设计 | 第51-52页 |
| 5.5 森林经营管理模拟系统实现 | 第52-54页 |
| 5.5.1 系统代码类图实现 | 第52页 |
| 5.5.2 登陆界面 | 第52-53页 |
| 5.5.3 关键模块 | 第53-54页 |
| 6 结论与展望 | 第54-57页 |
| 6.1 结论 | 第54-55页 |
| 6.2 本文创新点 | 第55页 |
| 6.3 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 在读期间发表的学术论文著作（2012-2015） | 第60-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |