Šumarski list, Vol. 143 No. 9-10, 2019.
Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.31298/sl.143.9-10.3
Usporedba modela umjetne neuralne mreže za predviđanje drvnog volumena krimskih borova u šumama pokrajine Cankiri
Muammer Şenyurt
orcid.org/0000-0002-8957-9295
; Çankiri Karatekin University, Forestry Faculty, Çankiri, Turkey
Ilker Ercanli
orcid.org/0000-0003-4250-7371
; Çankiri Karatekin University, Forestry Faculty, Çankiri, Turkey
Sažetak
Cilj ovog rada je usporediti modele umjetne neuralne mreže (ANN) za predviđanje pojedinih drvnih volumena krimskih borova u šumama Çankirija. Jednoulazne i dvoulazne jednadžbe i kompatibilna volumna jednadžba Fang et al. (2000) temeljena na klasičnim i tradicionalnim metodama primijenjena je na 360 krimskih borova u cilju dobivanja ovih drvnih volumena. Kako bi se odredila najbolja alternativna metoda za predviđanje ANN modela, ukupno je obučeno 320 treniranih mreža u višeslojnom perceptronu (MLP) i ukupno 20 treniranih mreža u arhitekturi Radial Basis Function (RBF). Na temelju statistike goodness-of-fit, ANN u smislu MLP 1-9-1 uključujući dbh kao input varijablu za jednoulazna volumna predviđanja pokazao je bolju fitting sposobnost sa SSE (2.7763),Radj2 (0.9339), MSE (0.00910), RMSE (0.0954), AIC (-823.25) i SBC (-1421.81) nego onaj u ostalim proučavanim volumnim metodama koje uključuju dbh kao eksplanatornu varijablu. Za dvoulazna volumna predviđanja, što uključuju dbh i ukupnu visinu kao input varijable, ANN temeljen na MLP 2-15-1 rezultirao je boljom fitting statistikom sa SSE (0.8354),Radj2 (0.9801), MSE (0.00274), RMSE (0.0523), AIC (-579.55) and SBC (-1788.11).
Ključne riječi
Predviđanje drvnog volumena; umjetna neuralna mreža; krimski bor; linearna analiza regresije; šume Cankiri
Hrčak ID:
227251
URI
Datum izdavanja:
31.10.2019.
Posjeta: 1.460 *