基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的林木碳匯計量算法研究.pdf

1、學(xué)校代碼10225學(xué)號：S13216學(xué)位論文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的林木碳匯計量算法研究指導(dǎo)教師姓名：申請學(xué)位級別：論文提交日期：授予學(xué)位單位：教媛媛任洪娥教授東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)：林業(yè)信息工程2013420論文答辯日期：201369授予學(xué)位日期：答辯委員會主席：論文評閱人：東方厶櫛景大學(xué)摘要摘要隨著《京都議定書》的出臺和簽署，越來越多的國家開始加大森林碳匯的研究力度，碳匯經(jīng)濟的發(fā)展在經(jīng)濟市場中所占的比例也在逐漸擴大，碳匯貿(mào)易帶來經(jīng)濟效益

2、的同時，也在改變著生態(tài)環(huán)境，也為人類創(chuàng)造了相應(yīng)的環(huán)境效益。森林碳儲量的形成是林木光合作用和呼吸作用的共同作用的結(jié)果，同時也受到周圍環(huán)境因素的影響和制約，因此，森林碳匯形成復(fù)雜，碳匯計量算法眾多，但目前尚沒有形成一個統(tǒng)一的標準，這也是碳匯計量算法研究的重點和難點。本文根據(jù)目前國內(nèi)外對碳匯估算方法的研究現(xiàn)狀，深入研究幾種常用算法的基本理論，分析各種算法所存在的利弊、適用范圍和計量結(jié)果，總結(jié)了幾個影響碳儲量的重要因素，并以此作為C02通量計算

3、的關(guān)鍵因子，借鑒弛豫渦旋積累法和箱式法的整體理念，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識的引入，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選取西雙版納熱帶雨林的研究數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)模型的樣本數(shù)據(jù)，由于樣本容量有限，為了使模型更好地反映輸入與輸出之間的映射關(guān)系，對模型進行分組的訓(xùn)練，并且分別對模型進行交叉驗證，最終得到了理想的網(wǎng)絡(luò)模型。樣本仿真訓(xùn)練和驗證測試的結(jié)果表明，固碳估算的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練次數(shù)合理，訓(xùn)練誤差滿足了精度要求，且具有很好的泛化性能，測試結(jié)果與實際測量值基本一致