[发明专利]一种木本植物地上生物量预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种木本植物地上生物量预测方法及系统。所述方法首先获取BP神经网络的输入向量(木本植物的茎长、叶片数和根数)和输出向量(木本植物的茎叶鲜重和茎叶干重)；根据所述输入向量和输出向量构建地上生物量预测的BP神经网络模型；然后根据多个训练样本对BP神经网络模型进行循环往复训练，生成训练后的BP神经网络模型，即可直接采用训练后的BP神经网络模型预测木本植物的地上生物量(茎叶鲜重和茎叶干重)。所述训练后的BP神经网络模型选用木本植物表型特征(茎长、叶片数和根数)作为自变量，降低了样本数据获取的复杂度和获取时间，无需耗费大量人力物力；由于表型特征和地上生物量联系紧密，因此预测结果具有很高的准确率。

主权项

1.一种木本植物地上生物量预测方法，其特征在于，所述木本植物地上生物量预测方法包括：获取BP神经网络的输入向量和输出向量；所述输入向量为木本植物的茎长、叶片数和根数；所述输出向量为木本植物的茎叶鲜重和茎叶干重；根据所述输入向量和所述输出向量构建地上生物量预测的BP神经网络模型；获取所述BP神经网络模型的多个训练样本；所述训练样本包括输入样本和输出样本；根据多个所述训练样本对所述BP神经网络模型进行循环往复训练，生成训练后的BP神经网络模型；获取待预测木本植物的茎长、叶片数和根数作为当前输入向量；将所述当前输入向量输入所述训练后的BP神经网络模型，预测得到所述待预测木本植物的茎叶鲜重和茎叶干重。