基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人工林落葉松木材材質(zhì)預測研究.pdf

1、本文以人工林落葉松(Larixssp.)木材為研究對象，以建立木材材質(zhì)早期預測模型為目標，通過分析人工林落葉松木材的解剖性質(zhì)(包括：管胞長度、管胞弦向直徑、管胞長寬比、管胞壁厚、璧腔比、胞壁率和微纖絲角)和物理性質(zhì)(包括：生長輪寬度、晚材率、生長速率和木材密度)，研究人工林落葉松木材各項材質(zhì)指標的變異規(guī)律，建立人工林落葉松木材材質(zhì)變異規(guī)律模型和木材材質(zhì)預測模型。 首先，采用計算機視覺分析系統(tǒng)測量人工林落葉松木材解剖性質(zhì)，采用x-

2、射線微密度測試系統(tǒng)測量木材物理性質(zhì)，研究人工林落葉松木材材質(zhì)的變異規(guī)律，界定人工林落葉松木材的幼齡期與成熟期的界限，評定人工林落葉松木材幼齡材與成熟材材質(zhì)的差異。 其次，針對目前廣泛采用的預測方法，選取人工林落葉松木材管胞長寬比和生長輪密度兩項指標作為基礎數(shù)據(jù)，采用回歸分析方法、時間序列方法和神經(jīng)網(wǎng)絡方法分析建立木材材質(zhì)預測模型的可行性，比較預測模型的預測相對誤差和預測精度，并進行模型檢驗。初步得出如下結論：神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法建立

3、的木材材質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，預測誤差小，預測精度高，為相對最優(yōu)模型。 第三，利用神經(jīng)網(wǎng)絡良好的非線性映射能力，自學習適應能力和并行信息處理能力，及其用于未知不確定非線性系統(tǒng)建模的優(yōu)勢，針對不同材性指標時間序列數(shù)據(jù)的特點，確定各模型網(wǎng)絡結構、傳遞函數(shù)、網(wǎng)絡訓練函數(shù)，建立人工林落葉松木材解剖性質(zhì)和物力性質(zhì)的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，并利用測試集數(shù)據(jù)，檢驗預測模型精度，各材性指標的預測模型相對誤差最大值為4.55％，最小為-4.73％，在全部