摘要：应用传统统计技术常会因样本小和测量数据不符某各分布而受到限制。本文评价一种前馈型神经钢络算法以预测落叶阔叶林产量。另外，还介绍一种由定性变为定量的数据变换方法，以及相对小的样本建立多元回归预测模型。数据变换方法有助于改善多元回归模型的预测效果。研究结果表明神经网络技术能够产生最好的预测效果。

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