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浮游植物密度的人工神经网络预测研究 总被引：3，自引：1，他引：2
将人工神经网络模型应用于藻类密度数据的预测计算之中,并利用遗传算法对其网络结构进行优化计算以保证计算结果的准确性且自动确定网络结构,分别对神经网络的“当天模型”和“预测模型”进行了计算。结果显示：几种人工神经网络模型在计算精度以及预测数据的趋势上都有较好的效果,目前国内学者使用的人工神经网络“当天模型”无法对其后数据进行预测,不能起到实际预测的作用,而经过遗传算法优化后的人工神经网络“预测模型”不仅达到了很好的预测效果,而且网络结构简单,适用于浮游植物密度的预测计算。 相似文献
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藻际环境细菌和微藻间存在着独特的生态关系，它们可以通过转化和交换浮游植物分泌的有机质来影响其生理和代谢。尽管一些功能微生物在藻际环境的营养循环中具有重要作用，例如氮代谢，但是关于细菌群落与共生藻类如何响应环境中氮营养条件的改变目前并不十分清楚，其对于我们了解全球营养物质循环、藻华的形成以及生态系统功能至关重要。本文基于16S rRNA基因的高通量测序技术，分析了不同形态、不同浓度无机氮培养条件下三角褐指藻藻际环境中相关细菌群落的多样性和群落结构。系统发育分析结果表明，变形菌（Proteobacteria）和拟杆菌（Bacteroidetes）是所有样品中的优势菌，占序列总数的99.5%。同时发现，不同氮浓度培养条件下，细菌群落结构随微藻丰度的变化而改变。氮浓度及形态的变化对菌群结构的影响不显著。此外，γ-变形菌纲中三种细菌（Marinobacter；Algiphilus；Methylophaga）的相对丰度在氮限制培养条件下明显增加，它们可能在共生体系的氮转化过程中具有重要作用。 相似文献
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脉冲式输入营养盐是陆源向海洋输入营养盐的一种重要方式。本文在实验室条件下,模拟脉冲式磷酸盐输入的方法,研究不同温度下磷酸盐脉冲输入对裸甲藻(Gymnodinium sp.)生长的影响。结果发现:10℃低温条件下,低质量浓度磷酸盐脉冲试验中,每天输入一次的脉冲方式下裸甲藻的长势在一段时间段内占据优势,但整体来看,差异并不显著;高质量浓度磷酸盐脉冲试验中,每8天输入一次的脉冲方式下藻的长势占据明显优势,差异显著(P0.05)。而在25℃常温条件下,无论是低质量浓度脉冲组还是高质量浓度脉冲组,基本表现为1天输入一次的脉冲方式下的裸甲藻藻密度都占有较明显优势(低质量浓度组P0.01;高质量浓度组P0.01)。不管在低温或常温下,在所有实验组中,脉冲频率对裸甲藻的影响基本表现为:在中等频率的磷酸盐脉冲下,藻密度最低。 相似文献