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1、第卷第期干旱区研究户年月〔〕砚蕊众一一一文章编号在森林资源预测中的应用研究张锦宗,朱瑜馨聊城大学环境与规划学院,聊城摘要人工神经网络方法是基于实例的方法,不需要考虑数学模型的内部结构,不需要假设前提条件,不需要人为地确定因子权重,作为一个黑箱综合地映射研究对象的整体性。应用人工神经网络多步预测方法对甘肃连城林场吐鲁沟营林区有林地面积进行预测,网络模型的最大相对误差为,最小相对误差达到洲,平均为,表明预测值与实际值吻合程度很好,因此模型的精度较高,并且建模简单经预测,林场,,,,、飞,、飞一年有林地面积稍有下降趋势分别为子关键词森
2、林资源预测补入中图分类号即文献标识码,今森林资源是人类社会发展不可缺少的重要自然连城林场各类土地总面积为时,其中资源。为了充分利用森林资源数据,使森林资源管林业用地面积,占总面积的、,。,,理动态化目标化和科学化资源预测则必不可少在林业用地面积中有林地面积占林国内外学者应用多元回归统计、灰色系统理论等模业用地面积的疏林地面积耐,占型对森林资源动态预测做了大量探索,本文应用人林业用地面积的灌木林地面积工神经网络多步预测模型对实验,占林业用地面积的未成林区有林地,,。造林地面积耐占林业用地面积的啊面积进行预测分析无林地面积占林业用地
3、面积的在森林资源研究中发展概况。人工神经网络目前已经广泛应用于多资源预测和分类、遥感数据和空间数据的综合分析、自然资源。规划和地质研究中关必石等是最早将人工神经网人工神经网络是理论化的人脑神经网络应用于林业研究的,他将护网络模型应用于单络的数学模型,是基于模仿大脑神经网络结构和功,“,木枯损量的模拟中在林业系统优化方面李际能而建立的一种信息处理系统〔其信息的处理平川采用网络模型建立了树种结构优化模是通过学习动态修改各神经元之间的连接权值来实型,该模型简单、准确李际平等还将人工神经网现的·根据某一学习规则,通过修改神经元之间的络应
4、用于单木胸径、树高生长模拟和林分潜在生长连接权值,存储到神经网络模型中,建立输人层神经与竞争生长模拟中洪伟等〕则用模夔建立了元与输出层神经元之间的高度非线性映射玲系月输人量林龄与输出量单位面积蓄积量之间的非通过学习后的神经网络来识别新的模式或回忆过去。线性映射关系实验区概况本文以甘肃永登连城林场为例,用人工神经网络多步预测方法对林场吐鲁沟营林区有林地面积进行预测一一一收稿日期修订日期基金项目宁夏自治区林业厅资助项目一,一作者简介张锦宗门「肃张家川人,硕士,讲师,主要从事城市规划与区域经济力旬的教学与研究二期张锦宗等在森林资源预测
5、中的应用研究,,。网络中每一层神经元的连接权值都可以通过学近因此本文选择三层网络进行预测。,网络的结构习来调整当给定一个输人模式时输人信号由输,网络是一种前馈型网络,其结构是单向的,入层到输出层传递该过程是向前传播的过程如果,,不存在信息的反馈信息从输人层神经元经隐含层实际输出信号与理想输出信号存在误差网络就转。,向输出层神经元传递典型的网络是含有一个人误差反向传播的过程并根据误差的大小来调节。。隐含层的三层结构的网络图各层神经元之间的连接权值图吐鲁沟营林区各地类分布示意图】」输入层隐含层输出层输入图三层网络结构图一阳一。一网络
6、的算法〔〕,,,“网络的学习是一种有导师的学习隐含层激式中为动量毛,发〔“〕本文采用含有动量因子,函数为函数自适应调整学习率有利于缩短学习的时间改的自适应调整学习率的变学习率算法对网络进行学进算法为。,,,习训练在变学习率算法中加人动量因子降低了二二产,,产一,。一网络对于误差曲面局部细节的敏感性可以有效地式中二乍几〔己“〕,。抑制网络陷于局部极小即在修正权值时采用下列学习算法流程见图算法川干旱区研究卷网络结构设计网络初始化、网络模型的设计主要是网络层数每层中的神经元个数、初始值的选择、学习速率以及期望误差的。,,设计由于输入变
7、量为为了提高模型精度最终样本输入确定输人层神经元数为,即输人变量为连续的有林地面积值变量隐含层神经元数根据经验公式计算隐含层与输出,层神经元的输出丫下于不采分别为输人层与输出层神经元数以及多次上机模拟,最终确定为输出计算输出层,。层神经元数为即第的有林地面积预测值神经元误差网络训练一一连城林场吐鲁沟营林区号林班。年有林地的面积变化见表表吐沟曾林区,一年有林地面积变化表抽啤梦触签了锄阅山即山峨扣。肠侧绍计算隐含层误差日滋山创姆加脚对记扮,停止学习年份有林地面积斗即年份有林地面积冷口,修正联接权值图网络学习算法示意图加阳以一,一,⋯
8、一年人工神经网络多步预测方法数据分组作为,,,一,,网络输入人工神经网络预测可以分为单变量时间序列预,,,组成样本。各年数据作为理想输出测和多变量时间序列预测本文以多步预测方法建。。对对网络进行训练网络参数如下立实验区有林地面积单变量时间序列预测模型一一,,网络
