基于LM-BP算法的成熟林资产评估模型
中国知网
福建农林大学
摘要
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.
关键词
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
