【摘 要】
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以我国南方亚热带退化红壤区重要植被恢复树种——湿地松Pinus elliottii为研究对象,采用相关分析法选定空气温度、空气相对湿度、平均净辐射、水汽压亏缺为输入变量,以液流
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以我国南方亚热带退化红壤区重要植被恢复树种——湿地松Pinus elliottii为研究对象,采用相关分析法选定空气温度、空气相对湿度、平均净辐射、水汽压亏缺为输入变量,以液流速率为输出变量,构建拓扑结构为4-10-1的湿地松树干液流BP神经网络模型。采用贝叶斯正则化法和Levenberg-Marquardt法对1 900组实测数据进网络训练,用剩余的1 900组实测样本进行检验。结果表明：在两种算法下,训练样本和检验样本模型输出值与实测值之间线性回归的拟合程度均较高,回归方程的相关系数达0.98。训练样
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