海南东寨港国家级自然保护区团水虱神经网络预测模型的构建

CEN Xuancai,SHI Danni,ZHONG Mengying,LI Shichuan,HUANG Danmin,GUO Xia

Guangdong Forestry Science and Technology（2023）

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Abstract

为预测团水虱的数量,减轻其对红树林植物的危害,采用多层感知器神经网络分析方法,对2021年3月至9月团水虱发生地的水温、风速、大气压、pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮含量等因素进行分析.结果表明,总磷、水温是团水虱数量的主要因子,其拟合精度较好,平均绝对百分误差(MAPE)为0.1202,均方误差(MSE)为85.4861.使用该模型对2022年10月团水虱数量进行预测,其预测值为34.42/dm3,结果较为精确.

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