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1.
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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对植食性浮游动物摄食模型(仅对一个赤潮藻类)进行非线性分析,得出了该确定性参数方程的稳定性条件和发生 Hopf 分岔的条件,并且用数值模拟证实了理论分析.为更好的吻合实际情况,提出了含有变参数的赤潮藻类生长模型.模型中用一个周期函数来近似模拟了藻类生长率参数,并对此模型做了数值模拟.结果表明,引入变参数后的模型能出现概周期解,更能体现藻类生长的季节性特点,与实际情况符合更好. 相似文献
3.
根据质量守恒原理提出了一个新的解释膜生物反应器中的可溶性微生物(SMP)和胞外聚合物(EPS)生成机理的数学模型。该模型结构简单,仅有底物、活性污泥、SMP和EPS四个组分,且参数确定的工作量较小。通过实验验证可知该模型能正确地模拟出膜生物反应器中的污泥生长和SMP形成的生物反应过程。 相似文献
4.
根据藻类-浮游动物的食物链关系,建立了一个随机非线性动力学模型,运用随机平均法对模型进行了化简,运用拟不可积Hamilton系统的相关理论和Oseledec乘性遍历定理求解了模型的最大Lyapunov指数,得到了模型随机稳定性的条件;利用动态系统不变测度的Lyapunov指数和系统响应概率密度并结合奇异边界的性态分析了模型的随机Hopf分岔行为,得到了分岔参数,并讨论了分岔参数对系统性态的影响. 相似文献
5.
选取典型赤潮藻类的硅藻和甲藻,建立了一个随机非线性动力学模型,运用随机平均法结合现代非线性动力学理论对模型进行了化简,运用拟不可积 Hamilton 系统的相关理论和 Oseledec 乘性遍历定理求解了模型的最大 Lyapunov 指数,得到了模型随机稳定性的条件;利用动态系统不变测度的 Lyapunov 指数分析了模型的随机分岔,得到了系统发生随机D-分岔时参数的取值条件,结果表明,系统在随机因素作用下变得更敏感、更不稳定. 相似文献
6.
建立了新的藻类-浮游动物生态非线性动力学模型,该模型考虑了藻类与浮游动物之间的增长关系。研究了模型平衡点的稳定性,以及Hop f分岔现象。通过对选取的分岔参数进行分析,揭示了该系统的动力学特性。 相似文献
7.
针对赤潮灾害日益严重的情况,文中提出了赤潮综合集成预警系统设计方案与实现流程。该系统包括预测预警信息系统、预测预警决策系统以及预测预警应急系统三部分。该预警系统的建立,将可以有效的预测赤潮的发生从而降低赤潮造成的损失。 相似文献
8.
首次利用支持向量机(SVM)理论对海水水质富营养化的程度进行评价，并与BP人工神经网络方法所得结果进行比较，通过实例验证，说明SVM理论能较好地解决小样本的分类评价问题，评价效果良好，在水质评价领域有较好的应用前景。 相似文献
9.
赤潮的危害日益严重,为了预测赤潮的发生,运用回归树的随机梯度Boosting算法分析渤海赤潮数据, 建立浮游植物总量与环境因子的定量关系,给出各种环境因子对浮游植物总量相对影响的大小以及浮游植物总量和各种环境因子偏相关的图形,有利于探索赤潮的发生机制,指导菌种的培养. 最后,相比其它算法,回归树的随机梯度Boosting对于＂局部剧增＂的赤潮数据是稳健的,而且具有较高的预测精度. 相似文献
10.
基于营养盐、赤潮藻类、植食浮游动物之间的食物链关系,考虑到由于海洋内微生物分解动植物遗体对营养盐的补充以及物理因素导致的流失,文中建立了营养盐一赤潮藻类一植食性浮游动物相互作用的耦合生态动力学模型。运用现代非线性动力学理论,对模型解的动力学稳定性进行了分析。结果表明,随着参数的变化,系统稳定性也随之变化,甚至出现HOPF分岔现象。 相似文献
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