典型文献
基于贝叶斯法估计龙竹人工林叶面积指数模型
文献摘要：
以云南广泛栽培龙竹的沧源和新平2个县为研究区,以异速生长方程为LAI基础模型,结合73块样地数据,采用非线性最小二乘、有先验信息贝叶斯法和分层贝叶斯3种方法对模型参数进行拟合,运用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(E)指标对拟合效果进行评价.结果表明:当未引入随机效应变量时,传统的最小二乘法和有先验信息贝叶斯法的R2、RMSE和E分别为0.4875、0.0071﹑ 75.31％和0.4874、0.0070、75.31％;引入随机效应变量后,分层贝叶斯方法R2、RMSE和E分别为0.6733、0.0057、80.27％,估测效果较最小二乘方法和有先验信息的贝叶斯方法有较为明显的提高,R2提高了 0.1858,RMSE降低了 0.0014,E提高了 4.96％.对于有明显地域差异的样本,分层贝叶斯方法能明显提升模型参数估测精度,适合中大尺度上采样数据的模型参数估测.
文献关键词：
贝叶斯法;分层贝叶斯法;最小二乘法;叶面积指数;龙竹
中图分类号：
作者姓名：
孙杨;舒清态;黄金君;席磊;刘玥伶;罗浩
作者机构：
西南林业大学林学院,云南昆明650233
文献出处：
引用格式：
[1]孙杨;舒清态;黄金君;席磊;刘玥伶;罗浩-.基于贝叶斯法估计龙竹人工林叶面积指数模型)[J].西南林业大学学报,2022(11):114-121
A类：
分层贝叶斯方法,分层贝叶斯法
B类：
龙竹,人工林,叶面积指数,指数模型,沧源,新平,异速生长,生长方程,LAI,基础模型,样地,非线性最小二乘,先验信息,决定系数,RMSE,估测,拟合效果,随机效应,应变量,乘方,地域差异,大尺度,上采样,采样数据
AB值：
0.256846
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