基于神經網絡的人工林油松木材徑向解剖特性預測研究.pdf

1、油松作為內蒙古自治區(qū)西部地區(qū)大力推廣的主要人工林樹種之一，其解剖特性直接關系到木材的加工利用情況。油松木材徑向解剖特性對外界生態(tài)環(huán)境影響變化具有一定響應作用，本文通過對油松木材徑向管胞長度、管胞寬度、管胞壁厚、腔徑比、長寬比、壁腔比等指標的測定與分析，將試材當地的氣候因子與其徑向解剖特征建立聯(lián)系，并使用神經網絡預測方法對其徑向解剖特征進行短期預測。 本文首先采用統(tǒng)計回歸方法進行油松木材徑向解剖特征模型的建立，除晚材的管胞寬度和管

2、胞壁厚兩項指標擬合程度較差外，其他指標擬合效果相對較好，但總體擬合精度和相關性較低。而使用神經網絡方法建模，無論是絕對誤差還是相對誤差均要優(yōu)于回歸方法，預測精度較高。 通過實驗及仿真結果表明，以每月的平均氣溫、地平均溫度、降水量、日照百分率、濕度、蒸發(fā)量、極端最低溫度作為輸入，用神經網絡預測的方法建立油松木材徑向解剖特性變異規(guī)律預測模型，早晚材管胞長度預測值與輸出值的最大相對誤差分別為3.29％和1.8％，早晚材管胞寬度預測值與