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《黑龍江省林分生長收獲模型的修正與實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)學(xué)校代碼：10225學(xué)號(hào)：S14420學(xué)位論文黑龍江省林分生長收獲模型的修正與實(shí)現(xiàn)指導(dǎo)教師姓名：申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：論文提交日期：授予學(xué)位單位：王志芳王霓虹教授碩士2014—4．20東北林業(yè)大學(xué)學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)論文答辯日期：2014．6．13授予學(xué)位日期：2014．6．25答辯委員會(huì)主席：論文評(píng)閱人：聾立冬杯素犬學(xué)萬方數(shù)據(jù)DissertationfortheDegreeofMasterCorrectionandimplementationofstandgrowthandyieldmodelinHeilongjiangProvinceCandidate：Superv
2、isor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality：DateofOralExamination：University：WangZhifangProf．WangNihongMasterComputerapplicationtechnology2014．6．13NortheastForestryUniversity麓燃芒甥烈㈣rleS．1g萬方數(shù)據(jù)摘要林分生長收獲模型在森林經(jīng)營管理中有著重要的作用，隨著林分生長過程中相應(yīng)的經(jīng)營措施(如間伐、施肥等)的實(shí)施以及林分可能發(fā)生的病蟲害等，會(huì)對(duì)林分生長產(chǎn)生影響，即使當(dāng)
3、前最優(yōu)的預(yù)估模型也不會(huì)長期適用于該林分。針對(duì)這一問題，提出一種修正方法，即在同一研究區(qū)域的相同林分、在保持模型形式不變的情況下，修改原有模型的某些初始參數(shù)，使得修正更新后的模型盡可能與林分實(shí)際生長收獲狀況一致。本研究將模型修正方法分為三步，按照模型參數(shù)求解、模型修正檢驗(yàn)、模型深度修正這三個(gè)步驟來實(shí)現(xiàn)修正，直到誤差小于經(jīng)驗(yàn)閾值，且被標(biāo)記的異常數(shù)據(jù)不超過實(shí)際數(shù)據(jù)的一半，停止修正，此時(shí)得到的參數(shù)值即為模型修正后得到的參數(shù)值。本研究以黑龍江省佳木斯市孟家崗國家實(shí)驗(yàn)林場紅松人工林為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，共收集孟家崗經(jīng)營區(qū)無明顯破壞的各種不同立地條件下、郁閉度在0．5以上的標(biāo)準(zhǔn)地73塊，進(jìn)行一組對(duì)
4、比實(shí)驗(yàn)，即通過進(jìn)行SPSS軟件擬合林分模型和修正方法修正模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證模型修正方法的可行性和有效性。實(shí)驗(yàn)表明，林分?jǐn)嗝娣e模型用SPSS軟件擬合效果較修正方法修正結(jié)果略好，林分平均高模型和林分蓄積量模型是修正方法修正結(jié)果較好，所以，修正方法較SPSS軟件擬合結(jié)果更好。以黑龍江省主要的林分類型為研究對(duì)象，采用《黑龍江省地方標(biāo)準(zhǔn)市縣林區(qū)主要林分類型收獲表》中的全林分生長和收獲模型作為此次研究的預(yù)測模型，通過利用JAVA語言和SSH框架技術(shù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的兩大功能，一是林分生長和收獲模型的預(yù)估功能，二是對(duì)原有的林分生長和收獲模型進(jìn)行修正更新功能，把修正方法應(yīng)用到We
5、b平臺(tái)，將會(huì)擴(kuò)大林分生長收獲模型的研究和應(yīng)用范圍。關(guān)鍵詞林分生長收獲模型；修正方法；模型修正萬方數(shù)據(jù)AbstractThestandgrowthandyieldmodelplaysanimportantroleinforestmanagement．Themanagementmeasuresofstandgrowthprocess(suchasthinning，fertilizationandSOon)areimplementedandtheforestpestsanddiseasesmayoccur,willhaveanimpactonthestandgrowth．Even
6、ifitistheoptimalpredictionmodel，itisnotapplicabletothestandoflong—termanymore．Tosolvethisproblem，proposedamodifiedmethod．Thatistomodifysomeinitialparametersoftheoriginalmodelwhichisinthesamestudyareawiththesamestandandthemodelformunchanged，inordertokeeptheupdatedmodelconsistentedwiththeact
7、ualgrowthinforestharvest．Themodelcorrectionmethodisdividedintothreesteps．Throughthestepsofthemodelparameterssovled，modeltestandmodeldeepcorrection，achievethemodelupdated．Untiltheerrorislessthanthesetthresholdandtheabnormaldatasarelessthanthehalfoftheactualdata
