基于人工神经网络林分材种出材率预测模型研究的开题报告

基于人工神经网络林分材种出材率预测模型研究的
开题报告
一、选题背景和意义
林分材种出材率是指在林业经营中，针对不同材种生长的林分，预
测该林分可用材的合理出材率。

材种出材率预测对于林业经营具有重要
的意义，可以帮助决策者预测林分出材率，制定合理的林业经营策略，
实现林业经济效益的最大化。

当前，随着计算机技术和人工神经网络技
术的发展，利用人工神经网络构建林分材种出材率预测模型可以更加准
确地预测林分出材率。

二、研究内容和方法
本研究旨在构建基于人工神经网络的林分材种出材率预测模型，并
应用该模型进行出材率预测。

具体内容和方法包括：
1. 数据采集和预处理：收集不同材种生长的林分的相关数据，包括
树木的径胸高、树高、胸径等指标，以及环境因素等。

对数据进行预处理，如缺失值处理、数据标准化等。

2. 模型建立和训练：选择适当的神经网络模型，如BP神经网络、RBF神经网络等，设计输入层、隐层和输出层的神经元数目、激活函数
等参数，进行网络的训练和调优。

3. 模型应用和验证：利用训练好的神经网络模型对新数据进行出材
率预测，并进行模型的评估和验证，如计算预测误差、均方误差等指标。

三、预期成果和意义
预期成果为构建一种基于人工神经网络的林分材种出材率预测模型，并应用该模型进行出材率预测。

通过该模型的应用，能够更准确、更可
靠地预测不同材种生长的林分的出材率，为林业经营提供科学的决策支
持，实现林业经济效益的最大化。

此外，该研究还可为人工神经网络在林业经营中的应用提供参考和借鉴。