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[期刊] 林业科学
[作者]
徐奇刚 雷相东 郑宇 胡兴国 雷渊才 何潇
【目的】提出一个基于理论生长方程（Richards公式）的激活函数，解决神经网络算法在森林生长建模时输出可能不符合生物学规律的问题，为神经网络在森林生长建模方面的应用提供一个新的思路和方法。【方法】以吉林省汪清林业局臭冷杉为研究对象，利用96株解析木数据，分别建立传统非线性回归模型、基于普通激活函数的深度神经网络模型和新的基于Richards激活函数的深度神经网络树高-胸径模型。【结果】相较基于普通激活函数的深度神经网络模型，新的基于Richards激活函数的深度神经网络模型具有明显的树高渐近线，更符合生物学规律。与传统非线性回归模型（直接使用Richards公式拟合）相比，新的基于Richards激活函数的深度神经网络模型精度略有提高，R2提升0.175%，均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE）分别降低2.282%和4.011%。【结论】提出一个基于Richards方程的深度神经网络激活函数，具有如下优点：1）输出一定存在一个合理的最大值；2）配合合理的神经网络结构可使输出一定大于1.3;3）将传统回归方法拟合得到的参数作为神经网络模型输入，能使神经网络的训练得到先验知识。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
刘鑫 王海燕 雷相东 解雅麟
[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
赵璇 张强
建筑业是我国国民经济的重要物质生产部门,它与发展国民经济、改善人民生活的质量有着密切的关系。我国建筑业的发展为国民经济高速增长做出了重要贡献,建筑业的发展趋势将直接影响到国民生产总值及国际市场对我国建筑业的资本投放。建筑业是劳动密集型行业,提供了大量的就业机会,从这个角度讲,建筑行业发展良好与否对社会稳定有十分重要的意义。因此,对建筑行业的发展进行研究是非常有必要,有价值的。本文将利用柯布-道格拉斯生产函数和BP神经网络对我国建筑业的发展趋势做预测研究,借助Matlab实现建模和函数拟合。通过对2005-
关键词：
建筑业 BP神经网络 资本投入 产业经济
[期刊] 自然资源学报
[作者]
吴明 姚尧 贾冯睿 王雷 高艳波
针对城市生态压力影响因素复杂,难以对城市未来可持续发展状况做出准确判断的问题,提出了城市生态压力的径向基函数神经网络预测模型,分析了影响城市生态系统的主要因素。以抚顺市1995—2009年数据为基础,验证了模型的准确性并预测了该市2010—2015年城市生态系统的压力情况。研究结果表明:能源消耗指标是影响城市生态系统压力的主要因素;运用径向基函数神经网络模型对训练样本的拟合精度以及对测试样本的仿真精度分别达97.91%和94.16%;抚顺市2015年的人均生态足迹、生态承载力和生态赤字分别达到7.013、0.523和6.49 hm2/人。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
陈鑫峰
该文从生物学和数学两方面论述了采用Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程拟合柳杉高生长曲线的适合性．以曲线的拐点年龄为基础分析了柳杉高生长在其指数级间和指数级内的多形性特征．通过图表分析和数值运算确定以６参数Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程作为拟合柳杉林多形地位指数曲线的基本模型，并采用Ｍａｒｑｕａｒｄｓ迭代法求出各参数值，然后将模型展开得到柳杉林多形地位指数表．经检验所建立的柳杉林多形指数模型具有较高的精度
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李绪孟 黄立宏 王小卉
研究了一类具有不连续激励函数的时滞Cohen-Grossbe神经网络,利用推广的Lyapunov方法,证明了Filippov意义下解全局收敛到惟一的平衡点.在证明过程中使用了链式法.利用该法则可以计算不可微Lyapunov函数对时间t沿右端不连续微分方程的导数.
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
魏晓慧 孙玉军 马炜
利用Richards生长方程构建杉木Cunninghamia lanceolata树高生长模型。以福建省三明市将乐县国有林场杉木人工林为研究对象,基于15块杉木人工林标准地野外调查数据,在分析林分相对胸径(dR)和相对树高(hR)规律的基础上,拟合了胸径-树高曲线、胸径-株数累积(%)曲线以及树高-株数累积(%)曲线。根据林分结构现状,应用SPSS 20统计软件模拟了杉木树高生长模型。结果表明:在95%置信区间内,模型的相关指数达到了0.993,求得参数A=28.606,B=1.094,k=0.031,m=-0.466,且各参数的估计值符合杉木的生长规律。此模型大大提高了林木树高因子的模拟精度...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
曾翀 雷相东 刘宪钊 赵理文 杨英军
本研究以20块近天然落叶松云冷杉林为对象,基于4 309对实测树高-胸径数据,分树种(组)对31种常见的树高曲线进行了拟合。模型评价指标除考虑决定系数、均方误、平均误差、残差图外,还重点考虑模型的预测能力,即模型的预测区间和容许区间。结果表明:选出的树高曲线除落叶松和冷杉为线性模型外,其它均为三参数的Gompertzt和Logistic模型。研究给出了所选模型95%的预测区间及表示90%误差分布的容许区间,他们从统计上提供了模型将来用于预测的可靠性。
关键词：
单木树高曲线 预测区间 容许区间
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杜娟 李海滨
当结构中含有相关性变量时，结构可靠度的求解问题就会变得十分复杂。针对在Rosenblatt变换过程中变量的联合概率密度函数或条件累积分布函数难以求解的问题，提出一种基于Copula函数和对偶神经网络的Rosenblatt变换方法。通过引入Copula函数构造相关性变量的联合概率密度函数。另外，构建对偶神经网络模型，其中一个神经网络学习积分算式中的被积函数部分，另一个神经网络通过与被积函数网络在权值和激活函数上的特定联系，用于构建积分算式中被积函数的原函数，进而实现条件累积分布函数的求解。其中，为提高对偶神经网络的计算效率，分别采用dsigmoid和sigmoid作为被积函数网络和原函数网络的激活函数。该方法打破了Rosenblatt变换在求解结构可靠度时的局限性，拓宽了Rosenblatt变换方法的使用范围。
[期刊] 生态经济
[作者]
陈红梅 赵晔
提出了物流供应链企业合作伙伴选择问题的多目标决策模型,结合物流企业的行业特点,设计了符合物流企业供应链特点的合作伙伴选择指标体系,从伙伴关系、伙伴特性和合作柔性三个方面对物流企业供应链合作伙伴进行分析,将伙伴分类为核心伙伴、重要伙伴、潜力伙伴、基础伙伴,通过构造基于径向基函数神经网络的选择模型对合作伙伴进行归类选择。通过实证研究,结果表明该方法有效、实用。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
于晓霖 方淑芬
本文是在对于企业成长质量模型的评价指标因子分析的基础上,对所研究企业进行聚类,对每一类中企业因子得分的均值排序确定该类的优劣性;并且用BP神经网络计算出惟一的判别函数,作为企业成长质量的评价模型,根据所查到的文献资料,尚未见用此方法惟一确定判别函数的先例。
[期刊] 水产学报
[作者]
王新安 马爱军 赵艳飞 岳亮 孙建华 孟雪松 刘圣聪
为解决基于表型性状预测红鳍东方鲀体质量时，由于不同表型性状间的自相关、部分性状和体质量之间的非线性关系以及线性回归方法自变量间的共线性，导致根据表型性状预测体质量误差过大的问题，本研究根据人工神经网络（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｎｎ）建模原理，采用径向基函数（ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｒｂｆ）神经网络模型，利用７２个红鳍东方鲀样本的表型数据，通过最近邻聚类算法，构建了基于ｒｂｆ神经网络的红鳍东方鲀体质量预测模型，并采用线性回归检验法对所构建模型的可信度进行检验。结果显示，基于ｒｂｆ神经网络预测模型的确定系数ｒ～２为０．９９２，接近于１，而线性回归．．．
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王忠福 张大澎 张安年
提出了一种基于神经网络的消费函数预测模型。与传统预测方法对比计算后发现 ,该模型在精度方面优于传统的消费函数预测模型 ,且具有随着样本点的增加进一步优化模型参数的功能 ,为经济系统建模和预测提供了新的思路。
关键词：
消费函数 神经网络 BP网络 预测
[期刊] 情报学报
[作者]
胡泽文 金昕悦 崔静静
海量科技文献中“睡美人”的充分挖掘与广泛利用，能够最大程度实现此类文献的科学价值，发挥其对科技发展的重大促进作用。本文设计和实现融合K值算法的BP (back propagation)神经网络模型，以及融合最小二乘法和迭代算法的一元二次函数拟合识别模型，对细胞生物学领域401130篇论文中的“睡美人”进行识别检验，结果发现：(1)BP神经网络模型能明显改进“睡美人”识别的自动化程度和效果，不受引文期长短的影响，然而需要预先识别出“睡美人”进行识别模型训练；最小二乘法、迭代算法和切片算法的融入能够提升一元二次函数和基尼系数的识别效率。(2)一元二次函数拟合受引文期的影响较小，然而基尼系数受引文期的影响极大，较短引文期文献中识别出的“睡美人”数量是较长引文期文献中“睡美人”数量的15倍。(3)即使同一个领域，识别结果的方法差异也较为明显。K值算法、BP神经网络和一元二次函数的识别效果较优，然而识别数量较少，占总量比例不到0.09%。基尼系数方法受引文期影响，导致识别效果最差且识别数量最多，占比达到0.41%。(4)细胞生物学领域“睡美人”数量的年度分布较为稳定，保持在0.02%～0.17%。(5)“睡美人”识别结果能够广泛应用于不同价值文献的计量特征比较，领域研究热点主题的识别与推荐，以及潜在“精品”或高价值文献的识别与传播推荐。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
李春明
[目的]将生存分析方法和混合效应模型方法相结合,构建林木枯损模型,提高模型的模拟精度。[方法]以吉林省汪清林业局20块落叶松云冷杉林样地数据为材料,基于生存分析方法中的Cox比例风险函数模型方法,把林分因子和立地因子作为协变量加入到模型中去,构建林木的枯损及生存模型,并在此基础上考虑样地水平的随机效应,最后与不考虑样地水平随机效应的模拟效果进行比较分析。[结果]表明,Cox比例风险函数模型在描述林木枯损时,具有很好的适应性。单木初始胸径与林木的风险函数呈反比,与生存率呈正比;大于对象木断面积与风险函数呈正比,与生存率呈反比;初始林分公顷株数与风险函数呈正比,与生存率呈反比;立地因子对林木的枯损及生存没有显著影响。与固定效应模型相比,Cox比例风险函数模型在考虑了样地水平的随机效应后,模型的模拟精度获得明显的提高,并且达到极显著程度。由于大于对象木断面积和初始林分公顷株数两个变量在考虑了样地水平的随机效应后影响不显著,最后只考虑了单木初始胸径一个变量对枯损的影响,与不考虑随机效应相比,差异也达到显著水平。[结论]林木本身的大小对自身的枯损具有明显的影响,胸径小的林木较胸径大的林木更易枯损。在森林经营中,Cox比例风险函数模型的使用,可为森林经营者在确定合理的经营密度上提供很好的科学依据。
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