森林資源資產(chǎn)批量評(píng)估模型研究.pdf

1、林權(quán)制度改革后，分山到戶，使森林資源資產(chǎn)評(píng)估出現(xiàn)批次多、規(guī)模小的現(xiàn)象，其評(píng)估將耗費(fèi)大量人力、而效率不高。為此引進(jìn)批量評(píng)估方法，不僅有利于降低成本、高效率地完成大批量資產(chǎn)評(píng)估任務(wù)，亦可為森林資源資產(chǎn)評(píng)估提供新思路。 本研究立足于林權(quán)制度改革所帶來的森林資源資產(chǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)特點(diǎn)，首次將批量評(píng)估原理與方法引入森林資源資產(chǎn)評(píng)估，分析了影響森林資源資產(chǎn)單位評(píng)估值的特征因素，結(jié)合不同樹種、不同齡組森林資源數(shù)據(jù)，應(yīng)用常規(guī)評(píng)估方法進(jìn)行評(píng)估后，針對不

2、同齡組，首次采用多元回歸分析法、基于貝葉斯正則化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別對幼齡林、中齡林、成熟林的林木資產(chǎn)建立了批量評(píng)估模型，并用測試樣本檢驗(yàn)了模型的精確度。研究結(jié)果表明，多元回歸批量評(píng)估模型的預(yù)測精度較高，可以滿足森林資源資產(chǎn)評(píng)估的要求，但是多元回歸分析方法是建立在特定的理論模型基礎(chǔ)之上，使用時(shí)有一定的局限性，而貝葉斯正則化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無任何假設(shè)要求且有效的避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中的過擬合問題，可以提高其泛化能力，所建立的森林資源資產(chǎn)評(píng)