【摘 要】
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指出了传统生态学数学模型的不足 ,并建立了太湖生态系统的人工神经网络模型。以 2 0 0 1年 5～ 1 0月全太湖 2 6个采样点的实测水文、水质、气象等资料作为输入因子 ,建立了训
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目“太湖流域富营养化控制机理研究”(50 2 390 30 )
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指出了传统生态学数学模型的不足 ,并建立了太湖生态系统的人工神经网络模型。以 2 0 0 1年 5～ 1 0月全太湖 2 6个采样点的实测水文、水质、气象等资料作为输入因子 ,建立了训练样本、检验样本和测试样本 ,并以各采样点的浮游植物量作为输出因子。网络的学习效果显示模型的性能很好 ,对 2 0 0 2年 8月各采样点浮游植物的预测结果也与实测值吻合较好 ,说明模型的推广能力很强。
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