【摘 要】
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为了模拟港口水域的浮游植物丰度变化及评估外来生物入侵风险,收集了天津港口水域本底生态环境监测数据,建立了港口生态环境数据仓库,以中肋骨条藻为例,运用聚类分析和关联分
【机 构】
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交通运输部水运科学研究所,浙江省港航管理中心,衢州市港航管理局
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0503602),浙江省港航管理局科技项目(2019K001)
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为了模拟港口水域的浮游植物丰度变化及评估外来生物入侵风险,收集了天津港口水域本底生态环境监测数据,建立了港口生态环境数据仓库,以中肋骨条藻为例,运用聚类分析和关联分析等数据挖掘技术,挖掘影响中肋骨条藻丰度的港口水质环境指标,然后利用这些指标建立了基于人工神经网络模型中的反馈网络(BP神经网络)的中肋骨条藻丰度预测模型。研究发现,中肋骨条藻丰度的预测值与真实值的均方根误差为0.0715,相对误差绝对值的平均值为14.7%。该结果表明,BP神经网络对于中肋骨条藻丰度有较好的预测效果,可作为模拟港口水域浮游植物
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