30、基于神经模糊系统的造林树种选择研究

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于 2025-10-19 07:09:50 发布

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分类专栏：自然算法赋能资源管理文章标签：神经模糊系统造林树种选择自适应神经模糊推理系统

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基于神经模糊系统的造林树种选择研究

1. 神经模糊技术概述

神经模糊系统结合了神经网络的学习能力和模糊逻辑的知识表达能力，在多个领域展现出强大的问题解决能力。它主要聚焦于精确模糊建模，以提高准确性，其中Takagi - Sugeno - Kang（TSK）模型是常用的精确模糊建模方法。

2. 神经模糊技术的应用案例

研究区域	神经模糊模型名称	研究目标	研究成果
印度	模糊c - 均值聚类和人工神经网络（ANN）	识别用于降雨预测的重要输入变量	利用神经网络识别输入变量与降雨的关系，用模糊c - 均值算法对数据分组进行训练、测试和验证
城市景观	自适应神经模糊推理系统	从相关气象变量估计总悬浮颗粒（TSP）和二氧化硫	模型预测准确率SO₂为75 - 90%，TSP为69 - 80%
土耳其	模糊逻辑	比较基于访谈和基于模糊逻辑的土地重新分配模型	基于模糊逻辑的模型受调查人群青睐
热带丘陵地区	自适应神经模糊推理系统	借助多种地理因素创建滑坡敏感性地图	ANFIS模型在多种隶属函数下准确率达84.39%
-	最大似然估计、模糊集和ANN分别使用	映射植被以减少图像聚类误差	提高了准确性
塞浦路斯山区流域	模糊加权支持向量回归与模糊分区模型	推导山区流域的高效水资源管理模型	该模型优于基于ANN的支持向量回归模型
-	ANFIS - 时间展开（基于Takagi - Sugeno - Kang的时间规则并通过反向传播算法训练）	处理带滞后输入的燃气炉数据	实现对时间数据的在线学习和预测

3. 神经模糊模型的构建方法

确定最具影响力的输入变量 ：从十个考虑的输入变量中，应用模糊最大化理论确定最具影响力的变量。具体步骤如下：
1. 为每个输入变量分配相对于其他变量的评级，评级分为：
  - 最高影响程度：非常高影响（VHI）
  - 高影响程度但低于VHI：高影响（HI）
  - 影响程度既不高也不低：中性（N）
  - 低影响程度：低影响（LI）
  - 最低影响程度：非常低影响（VLI）
2. 将评级替换为相应的排名，如VHI排名为1，VLI排名为5。
3. 根据最大化理论，将每个变量相对于其他输入变量的排名除以最差排名（最大排名），取所有计算中的最小商作为输入参数的权重。
4. 为避免权重数值小不能真实反映重要性，将所有值取倒数作为目标函数中变量的权重。
5. 将变量乘以权重后求和，再除以权重总和得到目标函数的值。

graph LR
    A[确定输入变量] --> B[分配评级]
    B --> C[替换为排名]
    C --> D[计算权重]
    D --> E[构建目标函数]

4. 树种适宜性预测

计算目标函数值 ：确定所有输入变量的权重后，计算八个最常选树种的目标函数值，以估计基准。目标函数值越大，树种越适合造林项目。
预测模型开发 ：使用前馈、Levenberg - Marquardt（LM）算法结合逻辑激活函数训练神经网络，通过遗传算法搜索拓扑结构。
模型测试与应用 ：用已知树种测试模型，测试成功后用于预测树种造林适宜性。采用正确分类率和kappa系数作为神经网络模型的性能指标。

5. 结果与讨论

输入变量分析 ：通过模糊最大化理论得出每个输入变量的影响程度、排名和权重，具体数据如下表所示。
| 输入变量 | 影响程度评级 | 排名 | 权重 |
| — | — | — | — |
| P | 0, N, VHI, VHI, HI, HI, N, VHI, HI, N | 0, 3, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 3 | 0.667 |
| T | N, 0, VHI, VHI, HI, HI, HI, HI, N, LI | 3, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4 | 0.750 |
| E | VLI, VLI, 0, HI, N, N, N, N, LI, LI | 5, 5, 0, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4 | 0.600 |
| S | VLI, VLI, LI, 0, N, N, HI, LI, LI, LI | 5, 5, 4, 0, 3, 3, 2, 4, 4, 4 | 0.600 |
| SS | LI, LI, N, N, 0, N, HI, N, N, N | 4, 4, 3, 3, 0, 3, 2, 3, 3, 3 | 0.500 |
| STe | LI, LI, N, N, N, 0, N, LI, LI, LI | 4, 4, 3, 3, 3, 0, 3, 4, 4, 4 | 0.250 |
| WHCR | N, LI, N, LI, LI, N, 0, N, N, N | 3, 4, 3, 4, 4, 3, 0, 3, 3, 3 | 0.250 |
| SStR | VLI, LI, N, HI, N, HI, N, 0, LI, N | 5, 4, 3, 2, 3, 2, 3, 0, 4, 3 | 0.600 |
| IGCR | HI, N, HI, HI, N, HI, N, HI, 0, N | 2, 3, 2, 2, 3, 2, 3, 2, 0, 3 | 0.333 |
| CSCR | N, HI, HI, HI, N, HI, N, N, N, 0 | 3, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 3, 0 | 0.333 |
模型性能评估 ：LM训练的ANN模型训练成功，一致性程度为83.62%，具体性能指标如下表所示。
| 性能指标 | 结果 |
| — | — |
| Kappa系数一致性 | 83.62% |
| 正确分类率 | 92.22% |
| 实际一致性 | 92.22% |
| 偶然一致性 | 52.52% |
| 训练CCR | 95.16% |
| 测试CCR | 85.71% |
| 网络拓扑 | 10 - 2 - 1 |
树种适宜性预测结果 ：对五种树种的适宜性进行预测，结果显示模型在五次中有两次未能正确预测，对未知数据的准确率为60%。可能是输入分类和训练强度的问题导致模型失败。
| 树种 | P | T | E | S | SS | STe | WHCR | SStR | IGCR | CSCR | 预测适宜性 | 实际适宜性 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Shorea sp. | L | M | M | L | M | Sand | H | H | H | H | SL | M |
| Artocarpus sp. | VH | SL | L | SL | M | Sandy - clay | H | H | H | M | SL | SL |
| Eucalyptus sp. | M | M | H | SH | M | Sandy - clay | M | H | M | H | SL | H |
| Bambusa sp. | H | L | VL | VL | EL | Silty - loam | M | M | M | M | SL | SL |
| Tectona sp. | L | M | VH | H | L | Clay | L | H | H | H | SL | SL |

6. 结论

本研究开发了一种神经模糊模型来确定树种造林适宜性。通过模糊最大化理论确定输入变量权重，构建目标函数。利用神经网络训练输入和输出变量的非线性关系。模型的kappa系数一致性为83.62%，分类准确率为92.22%，但对未知数据准确率仅为60%，可能是输入分类和训练不足导致。不过该方法可用于其他植物物种选择，以提高造林项目成功率。

基于神经模糊系统的造林树种选择研究（续）

7. 神经模糊系统在其他领域的拓展应用

graph LR
    A[不同研究区域] --> B[选择神经模糊模型]
    B --> C[设定研究目标]
    C --> D[取得研究成果]

8. 神经模糊技术的优势与挑战

优势
- 结合学习与表达能力 ：神经模糊系统结合了神经网络的学习能力和模糊逻辑的知识表达能力，能够处理复杂的非线性关系。
- 提高准确性 ：通过精确模糊建模，如TSK模型，能够提高模型的准确性。
- 广泛应用 ：在多个领域都有成功的应用案例，具有很强的通用性。
挑战
- 输入分类困难 ：在实际应用中，对输入变量的分类和评级可能存在一定的主观性，影响模型的准确性。
- 训练强度要求高 ：需要大量的数据和高强度的训练来优化模型，否则容易出现过拟合或欠拟合的问题。
- 模型解释性 ：虽然模糊逻辑具有一定的解释性，但神经网络部分的黑箱性质使得模型的解释性仍然是一个挑战。

9. 改进建议与未来展望

改进输入分类 ：可以引入更多的专业知识和数据驱动的方法，减少输入分类的主观性。例如，利用大数据分析和机器学习算法对输入变量进行自动分类和评级。
加强训练策略 ：采用更先进的训练算法和策略，如自适应学习率、正则化等，提高模型的泛化能力。同时，增加训练数据的多样性和数量，以提高模型的准确性。
提高模型解释性 ：研究如何将神经网络和模糊逻辑更好地结合，提高模型的解释性。例如，开发可视化工具和解释性算法，帮助用户理解模型的决策过程。
拓展应用领域 ：将神经模糊系统应用到更多的领域，如生态保护、环境监测、农业生产等，为解决复杂的实际问题提供更有效的方法。

10. 总结

神经模糊系统在造林树种选择以及其他多个领域都具有重要的应用价值。通过结合神经网络和模糊逻辑的优势，能够有效地处理复杂的非线性问题。然而，该技术也面临着输入分类困难、训练强度要求高和模型解释性等挑战。未来，我们可以通过改进输入分类、加强训练策略、提高模型解释性和拓展应用领域等方面来进一步完善神经模糊系统，使其在更多的领域发挥更大的作用。

在造林树种选择的实际应用中，虽然本研究开发的神经模糊模型在已知数据上取得了较好的性能，但在未知数据上的准确率还有待提高。通过不断地改进和优化模型，我们有望选择出更适合造林的树种，提高造林项目的成功率，为生态环境的改善做出更大的贡献。

总之，神经模糊系统是一种具有广阔应用前景的技术，值得我们深入研究和探索。