人工神經網絡與異速生長方程在預測伊朗希拉尼亞山毛櫸林地上生物量的比較

內容概述 缺乏準確的方法來預測伊朗的地上生物量，研究旨在找出針對特定地點AGB預測的最準確模型。 通過破壞性地採樣，稱重地點內174棵樹木來測量AGB，並將樹高直徑（D），總高度（H）和基本木材密度（ρ）記錄下來，作爲建立異速生長方程和ANN模型的可控制變量。根據訓練和測試數據集，在ANN模型中設計的最佳體系結構由兩個隱藏層和每層20個神經元組成。 結果表明，在最佳神經網絡中設計的模型預測AGB的

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