The Use of Cross-Validation in Neural Network Extrapolation of Forest Tree Growth

第４４卷第６期２０２４年３月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４４，Ｎｏ．６Ｍａｒ．，２０２４

ｈｔｔｐ：／／

ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ基金项目：国家自然科学基金项目（２０１７ＹＦＣ０５０４６０５）收稿日期：２０２１⁃１０⁃２６； 网络出版日期：２０２３⁃１２⁃２８∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｈａｏｚｈ＠ｎｗａｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．２０１０３／ｊ．ｓｔｘｂ．２０２１１０２６３０１１

张维伟，尹代皓，雷雨婷，韩晓婷，彭潔莹，赵忠．黄土高原南部麻栎不同群落类型乔木种群结构及演替模拟．生态学报，２０２４，４４（６）：２５７２⁃２５８１．ＺｈａｎｇＷＷ，ＹｉｎＤＨ，ＬｅｉＹＴ，ＨａｎＸＴ，ＰｅｎｇＪＹ，ＺｈａｏＺ．ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌｄｙｎａｍｉｃｓａｎｄｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｏｍｉｎａｎｔｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆＱｕｅｒｃｕｓａｃｕｔｉｓｓｉｍａｃｏｍｍｕｎｉｔｙｉｎｓｏｕｔｈｅｒｎｏｆｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２４，４４（６）：２５７２⁃２５８１．

黄土高原南部麻栎不同群落类型乔木种群结构及演替

模拟

张维伟１，２，３，尹代皓１，２，３，雷雨婷１，２，３，韩晓婷１，２，３，彭潔莹１，２，３，赵　忠１，２，３，∗

１西北农林科技大学林学院，杨凌　７１２１００２陕西省林业综合重点实验室，杨凌　７１２１００３黄土高原林木培育重点开放实验室，杨凌　７１２１００

摘要：由于对黄土高原南部麻栎天然次生林的群落稳定机制缺乏了解，以不同群落类型麻栎天然次生林为研究对象，通过样地监测及时间序列模型预测的方法，重点研究了不同群落类型中重要乔木的种群结构动态，并根据不同群落类型重要乔木种群的年龄结构数据，用时间序列模型预测未来２０、３０、４０和５０年的种群发展趋势。结果表明：（１）不同群落类型中各重要乔木种群生存能力均较好，但松栎混交林中的槲栎种群及麻栎纯林中的茶条槭种群生存能力欠佳；（２）除麻栎纯林中杜梨种群及栎阔混交林中槲栎种群，其余乔木种群的存活曲线皆呈Ｄｅｅｖｅｙ⁃Ⅲ型；（３）不同麻栎群落类型中各个重要值较高的乔木种群幼龄级个体数量相对丰富，时间序列分析表明，在未来２０、３０、４０和５０年中，不同群落类型中各重要乔木种群均可持续发育，并未出现衰退迹象。同时麻栎纯林具有向混交林演替的趋势，说明未来对不同类型麻栎林经营均应以顺应自然演替规律的近自然经营方式为主。研究结果可为促进次生林持续经营及恢复提供理论依据。关键词：麻栎；重要值；种群数量动态；时间序列预测；种群稳定性

extratrees分类

ExtraTrees分类算法是一种集成学习方法，它结合了决策树和随机森林的优点，同时采用了更多的随机性来提高模型的泛化能力。在本文中，我们将介绍ExtraTrees分类算法的原理、优势以及应用场景。

ExtraTrees分类算法的原理是基于决策树的集成学习方法。它通过对训练数据集进行随机抽样和特征选择，构建多个决策树模型，然后将这些模型进行组合，以获得更好的分类性能。与传统的决策树和随机森林相比，ExtraTrees算法在构建决策树时引入了更多的随机性，例如对特征进行随机划分，从而增加了模型的多样性，减少了过拟合的风险。

ExtraTrees分类算法有以下几个优势：

1. 更快的训练速度，由于引入了更多的随机性，ExtraTrees算法在构建决策树时不需要进行特征的排序和最优划分的搜索，因此训练速度更快。

2. 更好的泛化能力，多样性的模型组合可以降低模型的方差，提高泛化能力，从而在测试数据上表现更好。

3. 对噪声数据的鲁棒性，由于引入了更多的随机性，ExtraTrees算法对噪声数据有一定的鲁棒性，可以减少噪声数据对模型的影响。

ExtraTrees分类算法在实际应用中具有广泛的场景，特别是在大规模数据集和高维特征空间下，ExtraTrees算法往往能够取得更好的性能。例如，在文本分类、图像识别、金融风控等领域，ExtraTrees算法都有着良好的应用前景。

总之，ExtraTrees分类算法作为一种集成学习方法，在实际应用中具有较好的性能和广泛的适用性。通过引入更多的随机性，ExtraTrees算法能够有效地提高模型的泛化能力，对于大规模数据集和高维特征空间下的分类问题具有很好的适用性。希望本文对ExtraTrees分类算法的理解和应用有所帮助。

ORIGINALARTICLE

Assessmentofchangesintheareaofthewaterconservationforest

intheQilianMountainsofChina’sGansuprovince,

andtheeffectsonwaterconservation

XiangSong•ChangzhenYan•JialiXie•SenLi

Received:7October2010/Accepted:20November2011/Publishedonline:3December2011ÓSpringer-Verlag2011

AbstractTheQilianMountainswaterconservationfor-

estinGansuprovinceisanimportantecologicalbarrier

surroundingtheoasisinChina’sHexiCorridor.Thewater

theyprovideisthebasisfortheexistenceandsustainable

socioeconomicdevelopmentofthoseoases.Asaresultof

unsustainableuseofthewaterconservationforestuntilthe

1980s,theoasisecosystemsoftheHexiregionwereseri-

ouslydamaged,andtheoasisareasexperienceddeterio-

rationoftheirecologicalenvironment.Inthispaper,

Landsatimageswereusedtomonitorthetemporaland

spatialchangesinareaofwaterconservationinQilian

MountainsofChina’sGansuprovinceandtoassessthe

一维卷积模型验证方法

One-dimensional convolutional neural networks (1D CNN) have been

widely used for various tasks such as speech recognition, natural

language processing, and signal processing. 一维卷积神经网络（1D

CNN）已被广泛用于语音识别、自然语言处理和信号处理等各种任务。

One common method for validating the performance of a 1D CNN

model is through cross-validation. 通过交叉验证是验证1D CNN模型性能的一种常见方法。

Cross-validation involves splitting the dataset into multiple subsets,

training the model on a combination of these subsets, and

evaluating its performance on the remaining subset. 交叉验证涉及将数据集分割成多个子集，在这些子集的组合上训练模型，并在剩余的子集上评估其性能。

This process is repeated multiple times, with different combinations

of subsets, in order to ensure that the model's performance is

consistent across different parts of the dataset. 这个过程会多次重复，使用不同的子集组合，以确保模型的性能在数据集的不同部分之间是一致的。