[發(fā)明專利]一種防護林水平配置方法無效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201110300416.1 | 申請日: | 2011-09-28 |
| 公開(公告)號: | CN102360453A | 公開(公告)日: | 2012-02-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 余新曉;陳麗華;賈國棟;李軼濤;吳海龍;牛健植;樊登星;信忠保 | 申請(專利權(quán))人: | 北京林業(yè)大學 |
| 主分類號: | G06N3/08 | 分類號: | G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002 | 代理人: | 韓國勝;王瑩 |
| 地址: | 100083 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 防護林 水平 配置 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及林業(yè)科學中造林技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種防護林水 平配置方法。
背景技術(shù)
根據(jù)自然地理條件,對各個林種及其配置以建立綜合的森林體系 和達到合理的森林覆蓋率,對防護林林帶的結(jié)構(gòu)與配置、樹種選擇、 營林技術(shù)等方面都能夠取得很好的技術(shù)效果。
現(xiàn)有技術(shù)中,通過以農(nóng)、林、牧、漁各行業(yè)基本情況為約束條件, 建立線性規(guī)劃模型,進行林種配置;通過以林業(yè)綜合發(fā)展策略為基礎(chǔ), 借助系統(tǒng)動力學(System?Dynamics,SD)仿真手段對林種配置進行 調(diào)控;通過以生態(tài)、社會、經(jīng)濟效益為基礎(chǔ)的層次分析法對防護林體 系進行林種配置;應(yīng)用生態(tài)經(jīng)濟學和多目標灰色局勢決策的原理與方 法,對研究地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及其構(gòu)成進行灰色關(guān)聯(lián)分析和灰色預測, 在此基礎(chǔ)上配置防護林體系;運用多目標線性規(guī)劃的方法,以定量分 析為核心,以生態(tài)、經(jīng)濟、社會效益最大為目標,建立優(yōu)化的數(shù)學模 型,調(diào)整了林種結(jié)構(gòu)。
但是,上述的現(xiàn)有技術(shù)存在以下問題;在不同的地理環(huán)境,不同 的生態(tài)條件以及不同的經(jīng)濟背景下,適宜的防護林林種配置模式不 同,上述技術(shù)方法描述了特定背景環(huán)境下的林種配置模式,對于不同 的社會、自然條件下,不能進行廣泛的推廣。
發(fā)明內(nèi)容
(一)要解決的技術(shù)問題
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何在快速、全面、能夠結(jié)合實際環(huán) 境條件的情況下,提高防護林林種配置模式在不同背景環(huán)境下的適應(yīng) 性,便于其廣泛的推廣使用。
(二)技術(shù)方案
為了解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供一種防護林水平配置方法, 其包括以下步驟:
S1:確定決定植被類型配置的指標;
S2:對所述指標的數(shù)值進行歸一化處理,使其值域在[0,1]或[-1,1] 之間;
S3:將所述指標作為輸入節(jié)點,植被類型作為輸出節(jié)點,確定 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層和輸出層;
S4:確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);
S5:根據(jù)所確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),輸入所述指標的歸一化數(shù)值,輸出 植被類型的數(shù)值,確定防護林的水平配置。
上述防護林水平配置方法中,步驟S4中,所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模 型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定具體包括:
采用誤差反傳學習算法,使用梯度搜索技術(shù),實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的實際輸 出與期望輸出的均方差最小化;
使用防護林的所述植被類型對所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,包括 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化、為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供學習樣本、以及對每個學習樣本進 行p循環(huán);
采用附加動量法修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學 習速率,以及采用Levernberg-Marquart算法使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和 最小。
上述防護林水平配置方法中,步驟S5中,根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸 出的植被類型的數(shù)值,確定防護林的水平配置具體包括:求解該數(shù)值 與防護林原有植被類型數(shù)值的差值,確定防護林的水平配置結(jié)果。
上述防護林水平配置方法中,所述指標包括:海拔、坡向、坡度、 坡位、裸巖率、土壤類型、土壤厚度和土壤質(zhì)地中的一種或幾種。
上述防護林水平配置方法中,所述歸一化處理采用premnmx函 數(shù)。
上述防護林水平配置方法中,所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多層隱含層。
上述防護林水平配置方法中,所述海拔由GPS測定,所述坡度由 手持羅盤儀測定。
(三)有益效果
上述技術(shù)方案所提供的防護林水平配置方法中,以“近自然林業(yè)” 為理論基礎(chǔ),以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為工具,以林地自然、地理、氣候 條件為源數(shù)據(jù)對防護林林種配置進行研究,能使防護林的林種符合自 然地理氣候條件,達到防護效果。
附圖說明
圖1是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出結(jié)構(gòu)圖示;
圖2是本發(fā)明實施例的防護林水平配置方法的流程圖;
圖3是本發(fā)明實施例中土門西溝流域防護林配置前的林種分布示 意圖;
圖4是本發(fā)明實施例中土門西溝流域防護林配置后的林種分布示 意圖。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖和實施例,對本發(fā)明的具體實施方式作進一步詳細 描述。以下實施例用于說明本發(fā)明,但不用來限制本發(fā)明的范圍。
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