基于LM-BP算法的成熟林资产评估模型

作者：赖晓燕; 颜桂梅

来源：北华大学学报(自然科学版), 2013, (03): 344-347.

• 森林资源资产评估
• 反向传播神经网络
• 列文伯格-马夸尔特法
• 贝叶斯正则化 forest resources assets assessment
• back propagation neural network
• Levenberg-Marquardt algorithm
• Bayesian regularization

为了提高评估效率、降低评估成本,将神经网络技术应用到森林资源资产评估建模中.针对传统BP神经网络存在的缺陷,将BP神经网络和贝叶斯正则化算法相结合,建立了基于LM-BP神经网络的成熟林评估模型.仿真结果表明,所建立的模型是有效的,预测精度高.

• 单位
  福建农林大学