受环境影响的虚拟树木生长预测与仿真
基于机器学习的植物生长预测技术研究
基于机器学习的植物生长预测技术研究随着人工智能技术的不断发展，各行各业都在不断尝试将其应用于实践中。
在农业种植领域，机器学习技术的应用也越来越受到关注。
其中，基于机器学习的植物生长预测技术，是一项比较新颖的研究。
一、背景介绍植物生长预测技术，是指通过对植物生长过程中的数据进行分析，预测出未来的生长情况。
这项技术能够为农民提供更加准确的种植建议，也能够为植物种植领域的研究者提供更为精准的实验数据。
而机器学习技术，则是一种能够使机器自动学习的技术。
结合两者，就可以实现基于机器学习的植物生长预测技术。
二、实现方式基于机器学习的植物生长预测技术，主要通过以下几个步骤实现：1. 数据采集要开展植物生长预测，必须先要收集一定的数据。
这些数据包括植物生长过程中的各种参数，例如：植物的高度、叶面积、叶片颜色、土壤温度、土壤湿度等等。
这些数据可以通过传感器、人工记录等方式进行采集。
2. 数据预处理采集到的数据往往不是非常干净，其中可能会有噪声数据或者缺失值。
因此，需要对数据进行预处理，把数据中的不良信息过滤出去，并补充缺失值。
这一步处理可以使用Python等数据分析工具完成。
3. 特征提取在进行机器学习之前，需要先将原始数据转化为易于分析的形式。
这一步中需要根据实际情况，选择合适的特征提取方法。
例如，在对叶片颜色进行分析时，可以将RGB颜色值转化为Lab颜色空间的数值。
4. 模型建立模型建立是机器学习中的核心步骤。
建立好正确的模型，才能够对数据进行准确的预测。
这一步中，需要根据实际情况选择合适的机器学习算法，并进行调参。
5. 预测把模型建立好后，就可以进行预测了。
预测的结果可以作为植物生长的参考，为农民或者研究者提供帮助。
三、技术应用基于机器学习的植物生长预测技术，具有较为广泛的应用前景。
以下是几个与此相关的应用场景：1. 农民根据气象依靠这种技术对crops请假进行预测农民可以采集到一些气象数据和光照数据，这些数据可以输入到算法模型中，根据这些数据预测未来的气温、光照强度、降雨等气象情况，并提供最优种植策略。
基于分形的树木生长建模方法
基于分形的树木生长建模方法摘要：针对树木生长建模的复杂性和挑战性，采用分形的方法对树木的生长过程进行建模。
根据树木枝干和叶片的自然生长特点，模拟叶片的生长过程，采用分形的算法生成树木的主要枝干，并采用Logistic模型模拟树木的生长过程。
通过改变树叶的大小、树的深度、弯曲度以及树的大小等参数实现交互式动态生长模型，能够较为逼真地展现树的生长过程。
关键词：植物建模；分形；交互式；生长预测0 引言虚拟自然场景是计算机图形学研究领域中一个富有挑战性的课题。
树木是自然场景的重要组成部分，目前针对植物形态结构的建模在很多方面得到了应用，例如在园林设计、影视艺术造型、计算机游戏等领域。
植物的生长模型是通过预测算法对植物的生长过程进行模拟，可以比较真实地展现植物的生长变化过程。
由于植物形态结构变化的复杂性，对其进行模拟困难较大，也是植物建模领域的研究热点之一。
本文采用分形算法对树木的生长进行模拟。
1 植物建模相关工作随着计算机图形学技术的不断发展，植物形态发生模型得到越来越多的关注，成为图形学研究的热点方向之一。
目前最常用的方法是分形和L系统以及近几年出现的交互式建模方法。
1.1 分形方法分形理论是近年来飞速发展的数学分支，它的研究对象是自然界和非线性系统中出现的不光滑和不规则的几何形体，实现的方法主要有迭代函数系统（IFS）、分枝矩阵、粒子系统、A系统等。
分形树是分形中的一个重要分支，是一个典型的具有自相似特点的分形问题。
由于受气候、土质、日照等客观因素的影响，每个树枝的倾斜角度和长度千差万别，所以自然界中树木具有的自相似不是绝对的自相似，在建模过程中需要增加相关的控制参数。
1.2 L系统方法L系统是由美国生物学家ARISTID LINDENMAYER 在1968年提出的并行重写系统。
它是一种描述植物形态和生长的有效方法。
用符号空间中的一个字符序列来解析、模拟植物的自组织、自增殖的行为，类似于自动机理论，是一种重写系统，应用初始条件和替换规则，经过有限次迭代生成字符串序列，对字符串序列进行解释就可以形成复杂的图形。
森林生态系统模拟与预测
森林生态系统模拟与预测森林是地球上最重要的生态系统之一，它们为我们提供着氧气、食物以及其他重要的生态服务。
然而，随着气候变化、人类的活动以及其他的环境压力的不断增加，森林生态系统的稳定性正在受到严重的威胁。
为了维持森林生态系统的稳定和延续，并将其发挥最大的生态服务功能，科学家们制定了一系列的生态系统模拟与预测技术，旨在帮助我们更好地认识森林生态系统，并制定出更加合理的资源管理策略。
森林生态系统模拟技术是一种基于数据和数学模型构建的方法，它可以帮助科学家们更好地理解森林生态系统的结构和功能，并预测未来的生态变化趋势。
这种技术的基本思想是通过收集和分析实验数据，构建数学模型，模拟森林生态系统内生态因素的相互作用，从而推断森林生态系统的动态和稳定性。
森林生态系统模拟技术主要应用于模拟森林生态系统中各种生物、非生物环境因素的关系，如气候因素、土壤因素、物种竞争关系等。
它不仅可以帮助我们更好地理解森林生态系统的演变过程，而且可以为生态系统的生态管理、保护和恢复提供决策支持。
森林生态系统预测技术是一种通过预测未来的森林生态系统变化趋势，从而帮助我们制定出更加合理的资源管理策略的方法。
预测未来森林生态系统变化趋势的方法有很多，比如通过气候预测模型来预测未来气候变化趋势，从而推断森林植被生长环境、物种分布等的变化趋势。
通过这种方法，我们可以预测到未来的物种演替过程、森林生态系统的物质循环、能量流动等重要生态过程。
同时，预测技术还可以为生态系统的可持续利用和可持续发展提供重要参考。
森林生态系统模拟和预测技术的应用范围非常广泛，其中最重要的应用之一就是为生态系统的可持续管理和保护提供科学依据。
例如，在森林资源开发、保护和管理方面，森林生态系统模拟和预测技术可以帮助我们制定出更加科学的管理策略，优化资源利用效果，提高资源利用效率。
此外，森林生态系统模拟和预测技术还可以应用于环境保护、森林生态系统的可持续利用以及生物多样性保护等领域。
虚拟交通环境中的树木仿真风效研究
虚拟交通环境中的树木仿真风效研究肖聪;唐毓涛【摘要】将现实中的交通环境进行虚拟仿真时必须利用虚拟模型构建环境中实际存在的树木,为了提高其真实度,在建立契合实际的树木模型的同时,也需要考虑树木在风中的动态效果.为此,文章将选用SpeedTree三维植物建模软件所生成的树木模型导入到虚拟交通环境仿真系统中,并通过加载相关风场模型,利用过程法结合一系列的函数方程,模拟树木在风中的动态效果,使得整个虚拟交通环境场景的沉浸感得到大幅度增强.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2018(015)007【总页数】5页(P104-107,128)【关键词】虚拟环境;树木仿真;风场模型;动态效果【作者】肖聪;唐毓涛【作者单位】西南交通大学电气工程学院,四川成都 611756;西南交通大学电气工程学院,四川成都 611756【正文语种】中文1 虚拟交通仿真系统设计背景虚拟交通仿真系统可用于系统设计、人员培训、预案演练等领域，促进了交通系统的快速发展[1]。
在虚拟交通环境仿真系统中，视景仿真是构建其场景模型以及动画效果的关键技术[2-4]。
而虚拟环境仿真系统中的树木植被是视景仿真场景中的重要组成部分，渲染出具有高真实感的树木植被决定着整个场景的沉浸感[5]。
目前，针对城市轨道交通的虚拟仿真系统通常采用开放场景图（Open Scene Graph，OSG）对其真实环境进行视景仿真，OSG作为三维图形库在道路、建筑物等方面都有较高程度的还原效果。
但在植被建模方面，由于其采用十字交叉面法，使得仿真模型仅在远处的效果较好，而近处的植被模型会有一定程度上的失真[6]。
SpeedTree，Xfrog等植物建模方面专业的仿真软件可以设计出真实感较强的植被模型。
但是，单独软件设计出的还原度较高的植被模型在导入到虚拟交通环境仿真系统之后，其风动效果因兼容性等问题而无法加载，致使植被的沉浸感较差。
本研究选用植物模型专业仿真软件SpeedTree对虚拟交通环境仿真系统中的树木植被进行仿真建模，高度还原轨道交通环境中真实存在的树木植被。
基于树木生长形态的仿生计算算法
基于树木生长形态的仿生计算算法树木生长形态是指树木随着时间推移所呈现出的形状和结构。
树木的生长过程受到环境条件、营养供应和基因等多种因素的影响，使得树木的形态呈现出种种变化。
研究发现，树木的生长规律具有很多有趣的特点，例如分岔生长、非均匀生长和自适应生长等。
基于这些特点，仿生计算算法通过模拟树木的生长过程，实现了对复杂问题的求解。
首先，确定问题的数学模型。
树木生长形态的仿生计算算法主要用于解决优化问题，因此需要将优化问题转化为数学模型。
例如，可以将问题的目标函数和约束条件表示为数学方程或不等式。
然后，确定树木生长的基本规则。
树木生长的基本规则是指树木在生长过程中遵循的一些基本原理。
这些规则可以包括光合作用、养分吸收、水分供应等。
在确定这些规则时，需要考虑树木的生长环境和所需的生理机制。
接下来，确定树木的生长策略。
树木的生长策略是指树木在每个生长阶段的行为和决策。
树木的生长策略可能会受到周围环境的影响，例如光照、水分和温度等。
决策的结果会影响树木的形态和结构。
最后，进行仿真模拟和参数优化。
通过对树木生长过程进行仿真模拟，可以观察和分析树木的生长形态。
然后，可以通过调整算法的参数来优化模拟结果，使得模拟结果更加接近实际情况。
基于树木生长形态的仿生计算算法具有许多优点。
首先，树木生长形态具有较高的适应性和鲁棒性，能够有效地应对环境变化。
其次，树木生长形态具有分层结构和分布式处理能力，能够实现并行计算和优化。
最后，树木生长形态可以解决多目标和多约束问题，能够为决策者提供多种方案。
总之，基于树木生长形态的仿生计算算法是一种创新的求解复杂问题的方法。
该算法通过模拟树木的生长过程，实现了对问题的建模和求解。
在未来的研究中，可以进一步探索树木生长形态的机制和算法，以及应用于更多的领域。
模拟植物生长算法
模拟植物生长算法
模拟植物生长算法，也称为“生长模拟算法”、“生长仿真算法”是一种用于解决最优化问题的力学模型。
它模拟了植物的生长过程，
通过模拟自然界中植物在不同环境下的生长过程，来寻找问题的最优
解或近似最优解。
它是一种仿生学算法，在模拟生长过程中的生理机
制和生态环境中的物质和能量交换的基础上，通过模拟生长过程来搜
索最优解。
具体实现步骤如下：
1. 定义生长环境：首先，定义生长环境和生长条件，包括土壤、
水份、温度、光照等因素，并确定植物生长的基本规则和约束条件。
2. 植物生长模型设计：针对不同的问题，设计不同的植物生长模型。
模型需要考虑植物根系、枝干、叶子等各部分的生长规律，建立
适当的数学表达式。
3. 模拟生长过程：从植物的种子开始，根据模型模拟生长过程。
生长过程中需要考虑生长方向、枝叶分布、营养分配等因素，直到植
物生长达到预定的高度、重量或形状。
4. 评价和优化：根据优化目标定义适当的评价函数，评价生长结
果的优劣，并根据评价结果对模型参数进行优化，以达到更好的生长
效果和解决问题的最优解。
模拟植物生长算法可以用于求解许多实际问题中的最优解，如风力发电机组的叶片设计、城市规划中道路和建筑物的布局优化、管道网络设计等领域。
植物生长模型的建立与仿真
植物生长模型的建立与仿真植物是地球上最为重要的生物之一，它们在维持生态平衡、提供食物和氧气等方面发挥着重要的作用。
为了更好地了解和研究植物的生长过程，科学家们发展出了植物生长模型与仿真技术。
本文将介绍植物生长模型的建立与仿真，以及其在农业、生态学和计算机图形学等领域的应用。
首先，我们来了解植物生长模型的基本原理。
植物生长模型是一种数学模型，通过模拟和描述植物在生长过程中的各种形态和结构变化，揭示植物生长的规律性和机制。
该模型基于植物的生物学特征和生理过程，结合数学和物理原理，通过计算机算法来模拟植物的生长过程。
在建立植物生长模型时，首先需要收集并分析植物的生物学数据和形态特征。
这些数据包括植物的种类、根系结构、茎干和叶片的形状、大小和生长速度等。
通过统计和分析这些数据，可以建立起植物生长过程中的数学模型。
一些常用的数学模型包括L-system、agent-based模型和有限元素模型等。
接着，科学家们将植物的生长规律转化为计算机算法，并通过编程实现这些算法。
这些算法包括植物的生长方向和速度、生长点的生成和变化、分支和枝叶的扩展等。
通过在计算机上运行这些算法，可以模拟和预测植物在不同环境条件下的生长过程。
植物生长模型的仿真是通过计算机图形学技术将植物的生长过程可视化。
利用三维建模和渲染技术，可以根据模型算法生成逼真的植物模型，并模拟植物生长的各个阶段。
通过调整模型参数和环境条件，可以观察和预测不同因素对植物生长过程的影响。
这对于农业科学家和生态学家来说，是一种重要的工具，可以帮助他们研究植物生长的规律、优化农作物的种植方式，以及改善生态环境。
植物生长模型与仿真技术在农业领域有着广泛的应用。
农业科学家通过建立植物生长模型，可以研究不同环境条件下农作物的生长规律和养分需求，优化种植方式，提高农作物的产量和质量。
同时，他们还可以通过模拟和预测灾害（如干旱、病虫害）对农作物的影响，及时采取措施保护农作物。
木棉树类树苗的生长模型构建与预测
木棉树类树苗的生长模型构建与预测随着对自然环境与生态保护意识的不断提高，人们对于树木的重要性也日益重视。
木棉树作为一种常见的绿化树种，具有良好的观赏价值和生态功能，对于其生长过程的研究具有一定的意义。
本文将探讨木棉树类树苗的生长模型构建与预测方法。
首先，我们需要确定影响木棉树类树苗生长的关键因素。
树木的生长受到光照、土壤环境、气温等多个因素的综合影响。
因此，在建立生长模型时，需要针对这些因素进行综合考虑和分析。
其次，我们可以选择适用的数学方法来构建生长模型。
常用的数学方法包括线性回归模型、非线性回归模型、决策树模型等。
根据木棉树类树苗的特点和数据情况，我们可以选择合适的数学方法来构建模型。
在构建生长模型的过程中，我们需要收集相关的数据。
数据的收集可以通过实地调查、监测等方式进行。
需要注意的是，数据的质量对于模型的准确性有着重要的影响，因此在收集数据时应该尽量保证数据的准确性和全面性。
接下来，我们可以通过分析和处理数据来构建生长模型。
在构建模型之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
然后，可以选择适当的统计方法来拟合数据，得到生长模型的参数。
构建完生长模型之后，我们可以利用该模型进行预测。
预测可以通过输入相应的条件变量，根据模型的方程计算出预测结果。
预测结果可以帮助我们了解木棉树类树苗的生长趋势，从而指导相应的绿化工作和管理措施。
需要注意的是，在进行预测时，要充分考虑模型的精度和可靠性。
除了预测，生长模型还可以用于分析木棉树类树苗生长的规律。
通过对模型的参数进行分析，我们可以了解影响木棉树类树苗生长的关键因素，并根据分析结果制定相应的管理策略。
例如，通过分析模型得到的参数，我们可以了解到在光照条件较差的环境下，木棉树类树苗的生长速度较慢，因此可以通过提供适当的光照来促进树木的生长。
总之，木棉树类树苗的生长模型的构建与预测是一项重要的研究工作。
通过合理选择数学方法、准确收集和处理数据，构建出适用于木棉树类树苗的生长模型，并能够利用该模型进行预测和分析，可以为相关领域的绿化工作者和生态保护人员提供重要的参考依据。
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受环境影响的虚拟树木生长预测与仿真宋全记（四川建筑职业技术学院信息工程系，四川 德阳 618000）摘 要：虚拟树木建模并对其生长过程进行模拟是个难题。
本文提出一种不需要设定特殊规则，而且不需要迭代运算的基于树型结构的建模方式，并通过循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)生成仿真序列。
由于循环神经网络处理长时间依赖效果并不理想，本文采用GRU(Gated Recurrent Unit)单元模型来弥补循环神经网络的不足。
实验表明，本文提出的方法可以模拟树木受到外界环境影响后的生长过程，并且对于复杂模型能通过并行处理进一步提高仿真速度，达到了预期效果。
关键词：虚拟树木；L-系统；循环神经网络 中图分类号：TP399 文献标识码：APrediction and Simulation of Virtual Tree Growth Influenced by the EnvironmentSONG Quanji(Department of Information Engineering ,Sichuan College of Architectural Technology ,Deyang 618000,China )Abstract:Modeling and simulating the growth process of virtual trees is a difficult problem.This paper proposes a modeling method based on the tree structure with no requirements of special rules or iterative computation,which can generate the simulation sequence through RNN (Recurrent Neural Network).As RNN is not efficient enough to handle the long-time dependence,this paper adopts GRU (Gated Recurrent Unit) unit model to make up for the deficiency of RNN.The experiment results show that the proposed method can simulate the growth process of trees under the influence of the external environment,and further improve the simulation speed of complicated models through parallel processing.Keywords:virtual trees;L-System;recurrent neural network文章编号：2096-1472(2017)-01-33-04软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第20卷第1期2017年1月V ol.20 No.1Jan. 20171 引言(Introduction)近些年，虚拟树木仿真研究已逐渐发展成为生物学、物理学、应用几何和计算机图形学等领域的交叉学科[1]。
其研究在农林业研究、绿化景观设计、游戏影视动画等领域中占有重要的地位,有着广阔的应用前景[2]。
目前大量文献对虚拟树木的研究都是在L-System基础上进行的，比如文献[3]采用L-System作为分枝结构，给出了基于物理学的开花过程；文献[4]提出从树木图片中提取树木的L-System规则的算法,并将其应用于三维树木建模。
循环神经网络在序列预测序列领域有比较成熟的应用[5,6]，但是L-System是迭代生成序列，难以通过RNN等神经网络预测；本文提出的树型结构不存在迭代过程，因此可以通过RNN预测不同环境影响下树木的生成序列。
同时，树型结构可以按结构拆分、用遗传算法优化[7]，方便并行处理加快建模和仿真速度并提高预测仿真的准确性。
2 建立模型(Modeling)自然界的树木形态万千，每种树木的内部结构各不相同，影响树木生长的环境也复杂多变。
本文以树木建模为例说明我们提出的树型结构建模过程，并通过循环神经网络预测阳光、降水对树木的影响。
2.1 L-System 模型L-System可以对树木建模[8],设定如下规则：(1)b(branch)：树干(2)l(leaf)：树叶(3)s(size)：大小(4)rx(rotation_x)：x轴方向旋转(5)ry(rotation_y)：y轴方向旋转(6)rz(rotation_z)：z轴方向旋转图1 简单树木建模Fig.1 Simple tree modeling 则图1的树木可以表示为：b(t)[rx(-70)b(t)[rx(70)b(t)]b(t)rx(60)s(0.8)b(t)rz(90)l(t)]b(t)[rx(70)b(t)[rx(-70)b(t)rz(90)l(t)]b(t)rx(-60)s(0.8)b(t)]b(t)s(0.8)b(t) 其中，t代表迭代次数，这里只取t=1。
通过设定复杂的规则，可以生成更加逼真、漂亮的模型。
2.2 树型结构模型数据结构中树型结构的定义[9]如下：(1)树是n(n≥0)个结点的有限集合；(2)在非空树中，有且仅有1个根结点；(3)当n大于1时，其余结点可分为m(m>0)个互不相交的子树。
根据数据结构中树型结构的定义，我们可以绘制如图2中的树型结构：图2 树型结构Fig.2 Tree structure对比图1与图2我们发现其结构是相同的(这里我们暂不考虑叶子结点)，事实上我们在对树木建模时是遵循了树型结构定义的。
但是数据结构中的树型结构关注的内容是结点的数据，而树木建模所关注的内容是其枝干、树叶、花等器官，以及这些器官旋转的角度，如图3所示。
图3 增加了旋转属性的树型结构Fig.3 Tree structure with rotation attributes由于仅通过前序、中序或后序序列是无法确定树的结构的，所以在树木建模过程中，需要提供前序和中序或者中序和后序两组序列。
图1的树木前序序列可以表示为(Z为叶子结点)：Arx(-70)Crx(0)Grx(60)Krz(90)Zrx(70)Frx(0)Brx(0)Erx(0)Jrx(0)Mrx(70)Drx(-60)Irx(0) rz(90)ZHrx(-60)L图1的树木中序序列可以表示为(Z为叶子结点)：rx(60)Krz(90)Zrx(0)Grx(-70)Crx(70)FArx(0)Mrx(0)Jrx(0)Erx(0)Brx(-60)Irz(90)Zrx(70)Drx(-60)Lrx(0)H图1的树木后序序列可以表示为(Z为叶子结点)：rx(60)Krz(90)Zrx(0)Grx(70)Frx(-70)Crx(0)Mrx(0)Jrx(0)Erx(-60)Irz(90)Zrx(-60)Lrx(0)Hrx(70)Drx(0)BA 2.3 RNN模型神经网络从模拟生物对外界的感知而来，通常由多层感知器构成[10]，如图4所示。
图4 多层感知器神经网络Fig.4 MLP (Multi-Layer Perceptron) neural network 输入层表示可以观测到的数据，我们对受环境影响的树木生长序列进行预测，输入的数据为模拟的阳光、降水，以及树型结构前序、中序两组序列。
隐含层表示感知器，其中f代表激活函数。
本文中采用tanh(x)激活函数：图5 双曲正切函数Fig.5 Hyperbolic tangent function双曲正切函数可以保证输出在(-1,1)之间，运算效果比线性函数要理想，且求导也很方便。
[sinh(x)]'=[ (e^x-e^(-x))/2]'=cosh(x)[cosh(x)]'=[(e^x+e^(-x))/2]'=sinh(x)[tanh(x)]' =[sinhx/coshx]'=[(e^x-e^(-x))/(e^x+e^(-x))]'=[cosh(x)^2-sinh(x)^2]/cosh(x)^2=1/cosh(x)^2输出层为我们预测的树木生长序列。
为了提高预测准确率，这里我们采用了循环神经网络RNN，如图6所示。
图6 循环神经网络RNNFig.6 Recurrent neural network34 软件工程 2017年1月第20卷第1期 35宋全记：受环境影响的虚拟树木生长预测与仿真2.4 GRU单元结构由于RNN随着序列长度的增加，会难以学习连接之间的关系，我们采用GRU单元来解决这一问题。
图7 RNN、GRU学习效果对比Fig.7 Comparison of learning effects of RNN and GRU 本文中用到的GRU单元结构如图8所示。
图8 GRU单元结构Fig.8 GRU unit structure若分别用x、h、W表示输入层、隐含层和权重，则有：(1)(2)(3)(4)GRU通过门控单元调节单元内的信息流，与LSTM结构不同，它的门控单元不是独立的而是融合在一起[11]。
在t时刻的隐含层ht是上一时刻的隐含层与当前时刻候选隐含层的线性插值。
更新门控zt决定了有多少单元结构被更新或激活。
重置门控rt则控制选择当前输入和之前状态的比例。
2.5 模型训练与预测本文中我们采用梯度下降法计算矩阵W，梯度下降法就是按照梯度下降或上升的方向求解极值，如图2—图6所示。
图9 梯度图Fig.9 Gradient map这里我们采用动量(momentum)算法：pre_dw = pre_dw * discount + dw * step (5) w = pre_dw (6)其中，dw为权重w的梯度，discount和step为常数，初始权重w通过GRU前向传播计算得出，每次迭代的dw通过反向传播计算得出，并带入公式(6)更新权重w。
对于树木生长序列的预测，我们输入的数据可以模拟光照，不同的光照强度数值不同，不同的光照方向对应不同的rotation旋转属性；也可以模拟降水，同样用不同数值表示降水强弱。
输出的序列我们预测枝干和树叶的生长情况，对比预测结果看是否符合对应环境下树木生长规律。
由于树型结构可以通过不同的子树进行拆分，因此可以方便的进行并行运算或硬件加速。
本文以图1-3所示树型结构为例，说明其GRU单元结构计算过程。