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一种木本植物地上生物量预测方法及系统

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本发明公开了一种木本植物地上生物量预测方法及系统。所述方法首先获取BP神经网络的输入向量(木本植物的茎长、叶片数和根数)和输出向量(木本植物的茎叶鲜重和茎叶干重);根据所述输入向量和输出向量构建地上生物量预测的BP神经网络模型;然后根据多个训练样本对BP神经网络模型进行循环往复训练,生成训练后的BP神经网络模型,即可直接采用训练后的BP神经网络模型预测木本植物的地上生物量(茎叶鲜重和茎叶干重)。所述训练后的BP神经网络模型选用木本植物表型特征(茎长、叶片数和根数)作为自变量,降低了样本数据获取的复杂度和获取时间,无需耗费大量人力物力;由于表型特征和地上生物量联系紧密,因此预测结果具有很高的准确率。

CN201811187160.6

CN109214591A

发明专利

2018-10-12

2019-01-15

G06Q10/04(2012.01)

北京林业大学

张晓宇、葛会硕、李炳虹、宋跃朋、张德强

100000 北京市海淀区清华东路35号

中国(CN)