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林木生物量参数的非线性最小二乘解法研究
  • ISSN号:1000-5684
  • 期刊名称:《吉林农业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:S718.5[农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]北京林业大学资源与环境学院,北京100083, [2]长春工程学院勘查与测绘学院,长春130021
  • 相关基金:国家自然科学基金(90302014),国家863计划(2004AA245030),北京市自然科学基金(4041002)
中文摘要:

为了提高林木生物量参数的计算精度,根据林木相对生长公式(幂函数),阐述用非线性最小二乘法求解生物量参数估值的原理、方法和过程;给出计算参数估值之方差与协方差的公式;揭示幂函数对数线性化回归的本质。通过理论和实例分析,将非线性最小二乘(NLS)法与常用的对数线性化最小二乘(心)法进行比较。结果为用NLS求解的林木生物量参数与用LLLS求解的林木生物量参数相比有明显的差异;用NLS求解的林木生物量参数的精度高于用LLLS求解的林木生物量参数的精度;用NLS回归的林木生物量方程比用LLLS回归的林木生物量方程具有更好的相容性;LLLS法具有异方差性,不满足标准线性回归的基本假设。

英文摘要:

To improve the precision of tree biomass parameter calculation, this paper explicates the principle, method and process to estimate the parameters of tree biomass by the nonlinear least square according to the formula of allometry method(power function). It gives the formula to calculate the variance and covariance estimated parameters, and reveals the essence of logarithmic linearization regression of power function. With the theoretical and practical data analysis, it compares the nonlinear least square method (NLS) with the logarithmic linearization least square method ( LLLS). The concrete conclusions in the paper are that tree biomass parameters estimated by NLS are significantly different from those estimated by LLLS; The precision of tree biomass parameters estimated by NLS is higher than that by LLLS; The regression equations of tree biomass constructed by NLS have better compatibility than those by LLLS; The LLLS method has heteroscedasticity and it does not satisfy the basic hypothesis of standard linear regression.

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期刊信息
  • 《吉林农业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:吉林省教育厅
  • 主办单位:吉林农业大学
  • 主编:秦贵信
  • 地址:吉林省长春市新城大街2888号
  • 邮编:130118
  • 邮箱:jlndxb@vjlav.edu.cn
  • 电话:0431-84532914
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5684
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1100/S
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国中文农业类核心期刊,中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:16398