Elman动态递归神经网络在树木生长预测中的应用

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摘要：该文充分考虑树木生长所特有的动态性、随机性和非线性,以及Elman动态递归模型的结构特点,获取北京山区油松解析木生长数据,分别建立了Elman型树木胸径生长和树高生长的神经网络动态模型.研究表明,Elman动态递归模型对非线性问题建模具有很好的拟和性和仿真性,其中,用于胸径生长建模时,其拟和精度达到99.45%,仿真精度达到99.42%;用于树高生长建模时,拟和精度达到97.30%,仿真精度达到97.29%,而且其拟和和仿真曲线均为“S”形,符合树木生长规律.进一步对Elman动态模型和常规BP静态模型比较发现,Elman模型具有更好的拟和性、预测性和稳定性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95250X/200706/26152366.html

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关键词：Elman 神经网络 神经网 Man LMA 树木生长模型 Elman型胸径动态模型 Elman型树高动态模型 Bp网络 非线性拟和