基于改進人工蜂群算法的大青楊晚材率預測

管雪梅， 黃青龍， 黃靖一， 許寶成， 王 榮， 李文峰

(東北林業大學機電工程學院， 哈爾濱 150040)

隨著各國對木材加工產品需求的不斷增加，木材的需求量逐年增多，同時森林災害頻繁，亂砍濫伐問題嚴重，從而導致木材供需矛盾日益尖銳[1-2]。近年來，各國通過采取大面積營造人工林來解決木材緊缺的問題[3-4]，因此展開對人工林的培育是非常有必要的[5]。但是，人工林生長的好壞受氣候因素，土壤因素，地形因素，生物因素和人為因素的影響。從相關研究中發現，氣候因子與人工林木材特性的關系非常密切[6-10]。因此，為了科學地培育和管理好人工林，那么就需要充分的掌握氣候因子對木材微觀特性的影響規律。

近些年，在木材特性預測方面國內外有很多專家運用不同的方法進行研究。從盧立華等[11]的研究中得出氣候因子對木材特性的影響非常顯著，并提出可以運用神經網絡來實現氣候因子對木材特性進行預測，但并沒有明確提出使用何種神經網絡來預測；趙西平等[12]運用相關分析和響應函數分析法，建立了氣溫與生長輪寬之間的預測公式；祁慶欽[13]在運用傳統的統計回歸方法進行預測，提出一種運用BP神經網絡建立氣候因子與木材徑向解剖特性預測模型，該模型無論在預測精度還是收斂速度上與傳統算法相比都有不同程度的提高；Patrick等[14]建立了一種新的耦合模型，預測木材的微觀特性，該模型能夠預測到2100年樹木的特性；桑杰[15]利用R語言算法，提出一種非線性混合效應，得出一種新的木材特性預測方法；……