KORFit: An efficient growth function fitting tool

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41320%2F15%3A68468" target="_blank" >RIV/60460709:41320/15:68468 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2015.07.001" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2015.07.001</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2015.07.001" target="_blank" >10.1016/j.compag.2015.07.001</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

KORFit: An efficient growth function fitting tool

Popis výsledku v původním jazyce

We present a tool (KORFit) for fitting growth functions to empirical data, primarily for forest management applications, but also can be applied in other biological fields. KORFit fits data using 12 growth functions. Increment curves are produced, and growth magnitude and increment values can be predicted for a given age. KORFit implements an efficient and robust algorithm of Levenberg-Marquardt non-linear least squares fitting method utilizing MATLAB libraries. Criteria for evaluating goodness of fit (e.g. Akaike information criterion, Bayesian information criterion, leave-one-out cross-validation) are implemented. Individualized curves for individual data point can be modeled. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.

Název v anglickém jazyce

KORFit: An efficient growth function fitting tool

Popis výsledku anglicky

We present a tool (KORFit) for fitting growth functions to empirical data, primarily for forest management applications, but also can be applied in other biological fields. KORFit fits data using 12 growth functions. Increment curves are produced, and growth magnitude and increment values can be predicted for a given age. KORFit implements an efficient and robust algorithm of Levenberg-Marquardt non-linear least squares fitting method utilizing MATLAB libraries. Criteria for evaluating goodness of fit (e.g. Akaike information criterion, Bayesian information criterion, leave-one-out cross-validation) are implemented. Individualized curves for individual data point can be modeled. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

GK - Lesnictví

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/QJ1220316" target="_blank" >QJ1220316: Hodnocení očekávaných změn v růstu a mortalitě lesních porostů, dopadů na produkční funkci lesů ČR a návrh adaptační stratégie</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Computers and Electronics in Agriculture

ISSN

0168-1699

e-ISSN

—

Svazek periodika

2015

Číslo periodika v rámci svazku

116

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

187-190

Kód UT WoS článku

000359887500019

EID výsledku v databázi Scopus

—