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基于狭义模型跟分类回归树的中国常见树种地理分布模仿研究

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毕业论文范文题目:基于狭义模型跟分类回归树的中国常见树种地理分布模仿研究,论文范文关键词:基于狭义模型跟分类回归树的中国常见树种地理分布模仿研究
基于狭义模型跟分类回归树的中国常见树种地理分布模仿研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:研究植被、物种分布与环境的关联始终是生态学中的重点。长期以来,在寰球变更与海洋生态体系的研究中,重要研究重点是对大标准植被分布的模仿跟猜测,并树破了大量的景象-植被分布关联模型。而对物种潜在分布的模仿跟猜测,国内外相干的研究较少。近年来,跟着统计技巧跟地理信息体系的发展,用于猜测物种分布的统计模型技(此处忽略..)巧得到了敏捷的发展。统计模型技巧已被广泛利用于生物地理分布、动物群落、生物多样性、景象变更影响评估等方面。本论文基于当前在物种分布研究中利用广泛的狭义线性模型、狭义加法模型及分类回归树3种统计模型技巧,对我国常见树种的地理分布进行模仿分析,并比较不同模型模仿精度的优劣,将模仿精度较高的模型利用于猜测将(本文此处忽略..)来景象情景下我国多少种重要树种的将来潜在地理分布。基于树破的狭义线性模型(GLM)、二次项逐步回归狭义线性模型(SGLM)、狭义加法模型(GAM)跟分类回归树(CART)4个模型对我国20种常见树种地理分布进行模仿,成果表明,4个模型均有较高的模仿精度。GAM的模仿精度最高;增加二次项并进行逐步回归有效的进步了GLM的模仿(文章此处忽略..)精度;CART是一种基于规矩的模型技巧,模仿成果比GLM稍好,比GAM略差。对不同树种的模仿分析表明,4个模型对重要分布在暖温带落叶阔叶林区域的油松、辽东栎分布的模仿成果较差;GLM对分布在温带针阔混交林中红松、蒙古栎、胡桃楸跟糠椴的模仿成果不太幻想;4个模型对分布在中国亚热带常绿阔叶林区域的树种均表示(略..)出较高的模仿精度;对广布种也表示出很高的模仿精度。结合地理信息体系,以地图情势将青冈、油松的模仿成果表示出来。成果表明:地理信息体系直观的反应出了模型模仿成果差别。4个模型均能很好模仿青冈的分布,且模仿成果濒临;而对油松分布模仿成果4个模型均不甚幻想,以GLM


以上为本篇毕业论文范文基于狭义模型跟分类回归树的中国常见树种地理分布模仿研究的介绍部分。
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