一种基于神经网络模型的森林碳储量计算系统及方法

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一种基于神经网络模型的森林碳储量计算系统及方法
申请号:CN202411595167
申请日期:2024-11-11
公开号:CN119130497A
公开日期:2024-12-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于神经网络模型的森林碳储量计算系统及方法,本发明涉及生态环境评价技术领域。该基于神经网络模型的森林碳储量计算系统及方法,通过设置有森林碳储量计算系统,实现对数据处理操作后,建立神经网络模型,引入历史数据进行训练操作,并将训练产生的输出值与期望值进行比对,而后调节参数进行迭代优化操作,得到优化后的神经网络模型,并实现对优化后的神经网络模型进行测试操作,以此基于神经网络模型上利用历史数据进行训练优化,再根据迭代优化后的最小误差进行补偿,使其在完成评估区域的碳储量计算时更为精准,且考虑到影响的因素更为完全,有效且精准的判别不同的特征,降低计算值与实际情况的误差。
技术关键词
建立神经网络模型 神经网络结构 神经网络模型训练 节点 数值 生态环境评价技术 森林碳储量估算 储量计算方法 误差 数据分类 传输单元 分析单元 林木 训练集 模块 参数 非线性
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