人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在樹干液流預(yù)測中的應(yīng)用

謝恒星++張振華

摘要：分別利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多元線性回歸模型和逐步回歸模型擬合了樹干液流速率，并比較了3種模型的擬合精度。結(jié)果表明，在液流速率的擬合結(jié)果中，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合方程的直線斜率為0.961 8，決定系數(shù)為0.944 3，在三者中均最大，擬合圖像中的數(shù)據(jù)點(diǎn)更集中；液流速率擬合相對誤差的波動范圍為-31.120 0%～36.755 5%，在三者中最小，說明在液流速率的擬合中，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合精度最高。

關(guān)鍵詞：BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；多元線性回歸；逐步回歸；擬合精度

中圖分類號：TP183；Q945.17 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0439-8114（2014）02-0434-03

Application of Artificial Neural Network in Predicting Trunk Sap Flow

XIE Heng-xing1，ZHANG Zhen-hua2

（1.College of Chemistry and Life Science， Weinan Normal University， Weinan 714099， Shaanxi， China；

2. College of Geography and Planning， Ludong University， Yantai 264025， Shandong， China）

Abstract： The BP artificial neural network model， multi-linear regression model and stepwise regression model were used to fit trunk sap flow velocity and the fitted precision was compared. Results showed that the fitting effect was the best in BP artificial neural network model with a deciding coefficient of 0.944 3， the smauest relative error within the range of -31.120 0%～36.755 5%. In the fitting effect of sap flow， BP artificial neural network was the best one.

Key words： BP artificial neural network model； multi-linear regression； stepwise regression； fitting precision

液流是指蒸騰在植株體內(nèi)引起的上升流，植株根部吸收的水分99.8%以上消耗在蒸騰上[1]，而樹干是樹木液流通道的咽喉部位，因此通過精確測量樹干部位的液流速率、液流量可以基本反映植株的蒸騰狀況。熱技術(shù)是目前測量植株液流應(yīng)用最廣泛的方法[2]，熱技術(shù)根據(jù)不同的原理可分為熱脈沖法、熱平衡法和熱擴(kuò)散法[3]。國內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用熱技術(shù)對植株液流進(jìn)行了研究，如劉奉覺等[4]、司建華等[5]應(yīng)用熱脈沖技術(shù)分別研究了楊樹和胡楊的液流；嚴(yán)昌榮等[6]、曹文強(qiáng)等[7]應(yīng)用熱平衡技術(shù)分別研究了胡桃楸和遼東櫟等樹木的液流；馬長明等[8]、孟平等[9]應(yīng)用熱擴(kuò)散技術(shù)對山楊和蘋果等樹木的液流進(jìn)行了研究。但研究多停留在對植株液流現(xiàn)象的描述上，對植株液流與環(huán)境因子的定量分析也僅僅是簡單的回歸分析或逐步回歸分析[4-9]，缺乏系統(tǒng)的量化研究。Ford等[10]利用熱擴(kuò)散技術(shù)觀測了火炬松的液流變化，并應(yīng)用ARIMA（差分自回歸移動平均）模型擬合了土壤水分虧缺條件下火炬松樹冠蒸騰。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時間動力系統(tǒng)，因其具有自學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想存貯功能、高速尋找優(yōu)化解功能等優(yōu)點(diǎn)而在經(jīng)濟(jì)、化工、水文、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[11-14]。樹干液流與環(huán)境因子之間很難建立一個準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)方程[15]，本試驗嘗試?yán)肂P人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來擬合液流速率，以求為液流速率和環(huán)境因子之間建立準(zhǔn)確的數(shù)量關(guān)系。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

1.2 儀器安裝

2 結(jié)果與分析

2.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

2.2 液流速率BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

3 結(jié)論

液流速率是植物蒸騰強(qiáng)弱的表現(xiàn)，蒸騰受溫度、濕度、風(fēng)速和太陽輻射諸多因子的影響，而環(huán)境因子之間又存在復(fù)雜的關(guān)系，這給液流速率的預(yù)測帶來了很大的難度。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在超大規(guī)模非線性模擬中顯示了一定的優(yōu)越性，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究液流與環(huán)境因子的定量關(guān)系具有廣闊的適用性。本試驗的擬合結(jié)果表明，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型明顯優(yōu)于多元線性回歸和逐步回歸模型，其液流速率的擬合值與觀察值相對誤差最小。

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