导读:本文包含了全林分论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:杉木,货币收获表,模型,免疫进化算法
全林分论文文献综述
池新钦[1]（2017）在《杉木人工林全林分模型及货币收获表的研制》一文中研究指出利用杉木人工林现场实际造材样木以及木材价格、生产成本、税费等技术经济指标测算单木纯收益,并建立单木货币预估模型。以年龄、地位指数、林分密度为辅助变量,选择Korf理论生长方程构建杉木人工林全林分模型,结合单木货币预估模型按经营类型编制杉木人工林林分货币收获表。应用林分货币收获表,既可预估林分在各种年龄时的木材产量及与材积有关的林分因子,同时还体现了林分货币收获量,在森林资源经营、资产化管理和资产评估中有实际应用价值。(本文来源于《福建林业科技》期刊2017年03期）
许木正[2]（2016）在《黄山松全林分生长收获表的研制》一文中研究指出以林分相对密度指数模型作为密度变量,构建了与立地质量等级有关的林分平均胸径、林分断面积、林分平均高模型,采用改进单纯形法求解方程参数,得到精度较高的林分平均胸径、林分断面积、林分平均高模型。以林分相对密度指数模型为变量,给定初始胸径和株数,编制了可变密度收获表、标准收获表、经验收获表。(本文来源于《林业勘察设计》期刊2016年04期）
尉文龙[3]（2014）在《“全流域治理、全林分经营”探讨》一文中研究指出介绍了"全流域治理、全林分经营"提出的背景,阐述了"全流域治理、全林分经营"的基本内涵,提出了落实"全流域治理、全林分经营"理念的主要措施环节。(本文来源于《山西林业》期刊2014年05期）
赵雁屏,张全林[4]（2014）在《山西省直林区推进林业提质增效》一文中研究指出本报讯 赵雁屏 通讯员张全林报道 近年来，山西省直林区围绕“增面积、增蓄积、增覆盖、增景观、增效益”的目标，以“全流域治理、全林分经营”为手段，多措并举，积极推进林业治理体系和治理能力现代化，推进林业提质增效。 “全流域治理、全林分经(本文来源于《中国绿色时报》期刊2014-08-28）
王霓虹,王志芳[5]（2014）在《全林分生长收获模型的修正方法研究》一文中研究指出林分生长收获模型在森林经营管理中有着重要的作用,随着林分生长过程中相应的经营措施(如间伐、施肥等)的实施以及林分可能发生的病虫害等,会对林分生长产生影响,然而通常并未对已有模型进行及时的修正更新。针对这一问题,提出一种修正方法,按照模型参数求解、模型修正检验、模型深度修正这3个步骤来实现修正,直到误差小于设定的阈值,且被标记的异常数据不超过实际数据的1/2,停止修正,此时得到的参数值即为模型修正后得到的参数值。通过进行SPSS软件拟合林分模型和修正方法修正模型的对比实验,结果表明,修正方法可行,实现了模型的更新。把修正方法应用到Web平台,将会扩大林分生长收获模型的研究和应用范围。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2014年12期）
孟伟,陈彩虹,胡焕香,李俊,张敏[6]（2013）在《桂花林场南酸枣全林分直径生长模型的研究》一文中研究指出为了给湖北省国营桂花林场南酸枣林分的结构调整和经营管理提供科学、合理的参考依据,利用SPSS中的逐步回归法对湖北省国营桂花林场南酸枣的全林分直径生长过程进行了分析与探讨,结果表明:不论是混交林还是纯林,以林分平均年龄和形状参数为自变量建立的直径生长模型来拟合南酸枣的全林分直径生长过程效果都比较理想,显着性水平均为0.00,检验结果极显着;在林分的整个生长过程中,林分平均年龄整体上表现为正贡献分别为1.26和0.25,但贡献能力有限,形状参数则整体上表现为负贡献分别为-34.74和-19.97,而且贡献能力较强。(本文来源于《中南林业科技大学学报》期刊2013年05期）
杨潇,张秋良[7]（2012）在《基于BP人工神经网络的大青山自然保护区华北落叶松人工林全林分生长模型研究》一文中研究指出以内蒙古自治区大青山自然保护区华北落叶松人工林为研究对象,采用2006年二类调查的371个小班数据,利用Matlab软件中的"S"型对数(logsig)函数和线性(purelin)函数为神经元的作用函数,依据全林分生长模型概念的要求,选取年龄(A)、地位级(N)和郁闭度(S)作为输入变量,分别以胸径(D),树高(H)和林分每公顷蓄积(M)作为输出变量,进行全林分生长BP人工神经网络模型的构建和训练,并对模型的拟合精度和检验精度进行检验,模型的拟合精度分别为81.65%、88.53%和80.55%,检验精度分别为83.13%、79.47%和80.79%,表明人工神经网络建模具有较好的拟合精度和适应性,对林分生长具有较好的预测能力。(本文来源于《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》期刊2012年Z1期）
张雄清,雷渊才[8]（2010）在《基于定期调查数据的全林分年生长预测模型研究》一文中研究指出以北京山区油松为研究对象,利用可变生长率法构造油松全林分年生长预测模型,并通过似乎不相关联立估计全林分生长模型的参数。研究结果表明:利用可变生长率法建立全林分年生长预测模型符合林分发展的规律,解决了林分生长预测的阶段无偏性,同时为林分经营者提供了林分年变化量,而且通过似乎不相关联立估计得到的全林分生长模型参数,没有明显的估计偏差,从而提高了参数估计的有效性。(本文来源于《中南林业科技大学学报》期刊2010年04期）
易娟[9]（2009）在《基于神经网络的杉木人工林全林分模型》一文中研究指出在森林经营过程中,及时掌握森林资源的现状,预测其发展趋势对森林资源的宏观经营决策和管理十分重要。本文以杉木人工林为研究对象,根据顺昌县各林场的实际情况,采用BP人工神经网络方法,在matlab软件环境下,建立了基于神经网络的杉木人工林全林分模型。该模型不仅可以为掌握杉木人工林生长动态、科学经营提论理论依据,而且对林分生长模型的研究和应用具有重大意义。全文介绍了全林分模型的发展现状和神经网路的一般学习和训练策略,分析了神经网络的优点和不足,对BP神经网路的理论和建模方法进行了较为全面和深入的探讨,并详细讲解了本文采用的BP网络的性能分析方法。在此基础上,提出了一种用BP神经网络建立全林分模型的全新方法。然后以年龄、地位指数、株数密度地位指数为输入矩阵,以平均高、平均胸径和蓄积量为输出矩阵,构建了多输入多输出的全林分生长神经网络模型,这是对以往单输出全林分生长模型研究的一个突破。为了提高模型的辨识精度和泛化能力,建模前先采用归一化方法简化原始输入数据,模型模拟完毕后,再对输出数据反归一处理,结果表明这种处理使网络更加稳定且误差小、收敛速度快。通过以260块临时标准地资料为训练样本,对网络进行多次训练,确定了3:13:3的BP神经网络模型,此时均方误差mse为0.0096,总体拟合精度达到95%,叁个输出量的拟合精度都在93%以上。为检验模型的预测能力,以92块临时标准资料为检验样本对模型进行检验,得到总体预估精度为94%,叁个输出量的预估精度都超过了93%,这些数据表明模型能很好的预测杉木人工林的全林分变化趋势。叁维空间仿真曲面的直观定性分析和精度、回归定量分析结果说明,该模型既符合林分生长规律,又具有很高的拟合精度和很强的泛化能力,可以作为杉木人工林全林分预测的基础。也表明BP神经网络在全林分模型预测上有一定的优越性,具有良好的应用前景。(本文来源于《福建农林大学》期刊2009-04-01）
金星姬,贾炜玮,李凤日[10]（2008）在《基于BP人工神经网络的兴安落叶松天然林全林分生长模型的研究》一文中研究指出以大兴安岭地区兴安落叶松天然林为研究对象,基于688块固定标准地数据,采用MAT-LAB中log-sigmoid型函数(logsig)和线性函数(purelin)为神经元的作用函数,依据全林分生长模型的概念,以年龄(A)、地位级指数(SCI)和林分密度指数(SDI)作为输入变量,以林分每公顷蓄积量(M)作为输出变量,构建和训练了全林分生长的BP人工神经网络模型,并与常规建模方法进行了对比研究。结果表明,BP人工神经网络模型的拟合精度高达99.6%,检验精度为98.9%,说明与其它建模方法相比人工神经网络建模具有较高的拟合精度和适应性,对林分生长具有更好的预测能力。(本文来源于《植物研究》期刊2008年03期）
全林分论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以林分相对密度指数模型作为密度变量,构建了与立地质量等级有关的林分平均胸径、林分断面积、林分平均高模型,采用改进单纯形法求解方程参数,得到精度较高的林分平均胸径、林分断面积、林分平均高模型。以林分相对密度指数模型为变量,给定初始胸径和株数,编制了可变密度收获表、标准收获表、经验收获表。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全林分论文参考文献
[1].池新钦.杉木人工林全林分模型及货币收获表的研制[J].福建林业科技.2017
[2].许木正.黄山松全林分生长收获表的研制[J].林业勘察设计.2016
[3].尉文龙.“全流域治理、全林分经营”探讨[J].山西林业.2014
[4].赵雁屏,张全林.山西省直林区推进林业提质增效[N].中国绿色时报.2014
[5].王霓虹,王志芳.全林分生长收获模型的修正方法研究[J].安徽农业科学.2014
[6].孟伟,陈彩虹,胡焕香,李俊,张敏.桂花林场南酸枣全林分直径生长模型的研究[J].中南林业科技大学学报.2013
[7].杨潇,张秋良.基于BP人工神经网络的大青山自然保护区华北落叶松人工林全林分生长模型研究[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版).2012
[8].张雄清,雷渊才.基于定期调查数据的全林分年生长预测模型研究[J].中南林业科技大学学报.2010
[9].易娟.基于神经网络的杉木人工林全林分模型[D].福建农林大学.2009
[10].金星姬,贾炜玮,李凤日.基于BP人工神经网络的兴安落叶松天然林全林分生长模型的研究[J].植物研究.2008