管雪梅， 黄青龙， 黄靖一， 许宝成， 王 荣， 李文峰

(东北林业大学机电工程学院， 哈尔滨 150040)

随着各国对木材加工产品需求的不断增加，木材的需求量逐年增多，同时森林灾害频繁，乱砍滥伐问题严重，从而导致木材供需矛盾日益尖锐[1-2]。近年来，各国通过采取大面积营造人工林来解决木材紧缺的问题[3-4]，因此展开对人工林的培育是非常有必要的[5]。但是，人工林生长的好坏受气候因素，土壤因素，地形因素，生物因素和人为因素的影响。从相关研究中发现，气候因子与人工林木材特性的关系非常密切[6-10]。因此，为了科学地培育和管理好人工林，那么就需要充分的掌握气候因子对木材微观特性的影响规律。

近些年，在木材特性预测方面国内外有很多专家运用不同的方法进行研究。从卢立华等[11]的研究中得出气候因子对木材特性的影响非常显著，并提出可以运用神经网络来实现气候因子对木材特性进行预测，但并没有明确提出使用何种神经网络来预测；赵西平等[12]运用相关分析和响应函数分析法，建立了气温与生长轮宽之间的预测公式；祁庆钦[13]在运用传统的统计回归方法进行预测，提出一种运用BP神经网络建立气候因子与木材径向解剖特性预测模型，该模型无论在预测精度还是收敛速度上与传统算法相比都有不同程度的提高；Patrick等[14]建立了一种新的耦合模型，预测木材的微观特性，该模型能够预测到2100年树木的特性；桑杰[15]利用R语言算法，提出一种非线性混合效应，得出一种新的木材特性预测方法；……