Here, we proposed a study of the po

Here, we proposed a study of the potential wood forest amount, that is, the maximum amount of wood that can be obtained. All data are taken from an inventory in a village in Asturias (Spain) [7]. Most of the trees belong to the eucalyptus family and a small amount to the Pinus Sylvestris family. All this area is focused on the wood production. The area is divided into two different sub areas with a surface of 55.6 ha and 46.7 ha, respectively. The main aim is to be able to forecast the wood volume and detect relationships between all the variables that are in our study. Variables taken into account are: normalized diameter, total height, surface thickness, and radial growth in the last ten years. Normalized diameter has been measured in the
whole feet of the two sub areas that made up the samples, provided they are larger than 12.5 cm till the last cluster of 60 cm. A regression analysis has been performed in order to obtain the cubical proofs to be compared to obtained results using neural networks.

3 Methods for Forecasting: Neural Networks

Neural Networks have been used as an effective method for solving engineering problems in a wide range of application areas. We present two basic methods of analysis: sensitivity analysis and neural networks and its are compared with a regression model. The method implemented should be applied when the importance of the input variables change from one to another over the range of the variable to be predicted. To search for a predictive model, in these cases, implement a set of functions or hyper planes, that approximate the response variable by a function for each one of the subintervals, which has divided the range of the output variable. That is, it divides the range of the variable to predict contiguous and disjoint intervals and

Kết quả (Việt) 2:

Ở đây, chúng tôi đề xuất một nghiên cứu về số lượng rừng gỗ tiềm năng, có nghĩa là, số tiền tối đa của gỗ có thể đạt được. Tất cả các dữ liệu được lấy từ một hàng tồn kho trong một ngôi làng ở Asturias (Tây Ban Nha) [7]. Hầu hết các cây thuộc họ bạch đàn và một số tiền nhỏ để gia đình Pinus sylvestris. Tất cả các khu vực này là tập trung vào việc sản xuất gỗ. Khu vực này được chia thành hai khu vực phụ khác nhau với một bề mặt của 55,6 ha và 46,7 ha, tương ứng. Mục đích chính là để có thể dự báo khối lượng gỗ và phát hiện các mối quan hệ giữa tất cả các biến có trong nghiên cứu của chúng tôi. Các biến đưa vào tài khoản là: đường kính bình thường, tổng chiều cao, độ dày bề mặt, và tăng trưởng radial trong mười năm qua. Đường kính bình thường đã được đo trong
toàn bộ bàn chân của hai khu vực phụ của chiếc mẫu, miễn là chúng được lớn hơn 12,5 cm đến cluster mới nhất 60 cm. Một phân tích hồi quy đã được thực hiện để có được các giấy tờ chứng minh lập phương để được so sánh với kết quả thu được bằng cách sử dụng các mạng thần kinh. 3 Các phương pháp dự báo: Neural Networks Neural Networks đã được sử dụng như một phương pháp hiệu quả để giải quyết các vấn đề kỹ thuật trong một loạt các lĩnh vực ứng dụng . Chúng tôi trình bày hai phương pháp cơ bản của phân tích: phân tích độ nhạy và mạng lưới thần kinh và nó được so sánh với một mô hình hồi quy. Các phương pháp thực hiện nên được áp dụng khi tầm quan trọng của các biến đầu vào thay đổi từ một đến khác trong phạm vi của biến để tiên đoán được. Để tìm kiếm một mô hình dự báo, trong những trường hợp này, thực hiện một tập hợp các chức năng hoặc máy bay siêu, mà gần đúng các biến đáp ứng bởi một chức năng cho mỗi một trong những subintervals, mà đã chia phạm vi của các biến đầu ra. Đó là, nó phân chia phạm vi của biến để dự đoán khoảng thời gian tiếp giáp và tách rời và