[发明专利]一种防护林水平配置方法

权利要求书

1.一种防护林水平配置方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：确定决定植被类型配置的指标；

S2：对所述指标的数值进行归一化处理，使其值域在[0，1]或[-1，1] 之间；

S3：将所述指标作为输入节点，植被类型作为输出节点，确定 BP神经网络模型的输入层和输出层；

S4：确定BP神经网络模型的网络结构；

S5：根据所确定的网络结构，输入所述指标的归一化数值，输出 植被类型的数值，确定防护林的水平配置。

2.如权利要求1所述的防护林水平配置方法，其特征在于，步 骤S4中，所述BP神经网络模型的网络结构的确定具体包括：

采用误差反传学习算法，使用梯度搜索技术，实现网络的实际输 出与期望输出的均方差最小化；

使用防护林的所述植被类型对所述BP神经网络进行训练，包括 神经网络初始化、为神经网络提供学习样本、以及对每个学习样本进 行p循环；

采用附加动量法修正神经网络的权值，调整神经网络的自适应学 习速率，以及采用Levernberg-Marquart算法使神经网络的误差平方和 最小。

3.如权利要求1所述的防护林水平配置方法，其特征在于，步 骤S5中，根据所述网络结构输出的植被类型的数值，确定防护林的 水平配置具体包括：求解该数值与防护林原有植被类型数值的差值， 确定防护林的水平配置结果。

4.如权利要求1所述的防护林水平配置方法，其特征在于，所 述指标包括：海拔、坡向、坡度、坡位、裸岩率、土壤类型、土壤厚 度和土壤质地中的一种或几种。

5.如权利要求1所述的防护林水平配置方法，其特征在于，所 述归一化处理采用premnmx函数。

6.如权利要求1所述的防护林水平配置方法，其特征在于，所 述BP神经网络包含多层隐含层。

7.如权利要求4所述的防护林水平配置方法，其特征在于，所 述海拔由GPS测定，所述坡度由手持罗盘仪测定。