2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)在森林經(jīng)營(yíng)管理中是一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作,特別是天然林的經(jīng)營(yíng)管理。對(duì)森林生長(zhǎng)狀況及時(shí)掌握,并預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì),這對(duì)森林經(jīng)營(yíng)管理十分重要。本文的研究對(duì)象為駐馬店薄山林場(chǎng)的櫟樹天然林,根據(jù)林場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)地?cái)?shù)據(jù)資料構(gòu)建林分生長(zhǎng)相關(guān)模型,包括:地位指數(shù)模型、密度指數(shù)模型和全林分生長(zhǎng)模型。在Matlab的圖形用戶界面,由林分生長(zhǎng)模型構(gòu)建櫟樹天然林生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)模擬系統(tǒng),為準(zhǔn)確反應(yīng)林分生長(zhǎng)過程中各因子的變化過程及變化趨勢(shì),實(shí)現(xiàn)對(duì)櫟樹天然林生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)變化和監(jiān)

2、測(cè)提供支持。
  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network-ANN)技術(shù)作為現(xiàn)代人工智能手段之一,具有很強(qiáng)的自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)及容錯(cuò)性等特點(diǎn)。在模型構(gòu)建過程中,它不需要假設(shè)前提條件,不需要考慮模型的結(jié)構(gòu),不需考慮各因子所占的權(quán)重,可以對(duì)非線性以及復(fù)雜的問題進(jìn)行建模預(yù)測(cè)。本文以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為研究方法,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建林分生長(zhǎng)的相關(guān)模型,對(duì)地位指數(shù)、密度指數(shù)和林分生長(zhǎng)方面做了系統(tǒng)的研究。
 

3、 (1)以林分年齡作為輸入學(xué)習(xí)樣本,以優(yōu)勢(shì)木平均高作為輸出學(xué)習(xí)樣本,構(gòu)建優(yōu)勢(shì)木高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。因櫟樹的基準(zhǔn)年齡為30年,由地位指數(shù)的定義構(gòu)建地位指數(shù)模型。經(jīng)過對(duì)模型進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練,建立網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為1∶3∶1的地位指數(shù)模型,其擬合精度達(dá)到98.36%,對(duì)薄山林場(chǎng)的地位指數(shù)模擬預(yù)測(cè)達(dá)到了比較好的效果。
  (2)以林分平均胸徑為輸入學(xué)習(xí)樣本,以林分的株數(shù)密度為輸出學(xué)習(xí)樣本,構(gòu)建株數(shù)密度BP網(wǎng)絡(luò)模型。取櫟樹的標(biāo)準(zhǔn)胸徑為10cm,根據(jù)密度

4、指數(shù)的定義構(gòu)建密度指數(shù)模型。對(duì)所建模型分析對(duì)比,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為1∶1∶1時(shí),模型最佳,其擬合精度達(dá)到95.68%。
  (3)以林分年齡、地位指數(shù)和單株地積為輸入學(xué)習(xí)樣本,以林分平均胸徑、平均高及每公頃蓄積量為輸出學(xué)習(xí)樣本,構(gòu)建櫟樹天然林全林分生長(zhǎng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選擇S型函數(shù),即logsig,輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選擇線性函數(shù),即purelin;BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為3∶3∶3。對(duì)所建模型性能進(jìn)行分析,可知所建

5、模型的總體擬合精度為97.26%,林分平均胸徑擬合精度為97.43%,平均高擬合精度為96.5%,林分每公頃蓄積量擬合精度為93.32%;模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)精度為97.12%。
  (4)利用Matlab的圖形用戶界面提供的人機(jī)交互工具和方法,構(gòu)建天然林生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)模擬系統(tǒng)界面,在界面上添加控件,通過對(duì)控件屬性設(shè)置及其編碼,調(diào)用已建立的地位指數(shù)模型、密度指數(shù)模型和全林分生長(zhǎng)模型。在Matlab環(huán)境中運(yùn)行系統(tǒng),輸入林分生長(zhǎng)的影響因子,得到林

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