摘要：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2001年5～10月全太湖26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2002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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