《表6 修正模型的拟合统计量和误差》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于BP神经网络的华北落叶松小班蓄积预估模型研究与应用》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

根据以上选取Logistic模型为基础方程，以指数函数和幂函数两种形式加入林分密度和立地指数，2×2=4种形式误差函数，构建4种基于修正函数的林分预测蓄积量模型，其拟合结果如表6所示。可以看出，对于生长理论方程基础上的修正函数，“Logistic+幂函数”组合最优1-11，即基础函数Logistic模型，误差函数都为幂函数形式。其次是立地指数SI指数形式和公顷株数N幂函数组合形式1-21。结果表明，误差函数选幂函数组合情况最好，加入修正变量的修正模型比基础函数精度都有很大提高，修正函数拟合优度都达到了70%以上。