为探讨更有效的农田防护林林分密度模拟技术,以提高经营管理水平,本文以河南省博爱县毛白杨农田防护林带为研究对象,用测树学方法调查了135条(段)林带的平均胸径和林分株数密度,应用人工神经网络方法研究了毛白杨农田防护林林分密度指数模型,得出了如下结果与结论:(1)以平均胸径为输入变量,以林分密度为输出变量,建立的毛白杨农田防护林林分密度模型为一个单输入单输出的BP人工神经网络模型。(2)用毛白杨的实际数据对所建模型进行训练和分析,选出的最佳模型是一个结构为1:2:1的BP人工神经网络模型,其训练误差指示为0.000314,精度为98.18%。(3)与Reineke林分密度指数模型的拟合准确度比较结果表明,人工神经网络模型与Reineke模型都取得了很好的拟合效果,平均拟合准确度都达98%以上,但仿真效果对比表明,BP人工神经网络模型更符合林分株数密度随林分平均直径的反“S”形变化规律,能较好地模拟幼林阶段和标准直径后的平稳变化过程。因此,人工神经网络是一种更有效的林分密度指数建模技术。(4)BP人工神经网络所存在的缺点,可以用遗传算法等优化技术改进。(5)本文的特色是,首次将人工神经网络用于农田防护林林分密度指数模拟,而且取得了比经典Reineke模型更有效的仿真模拟效果。