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藏东南高山松种群结构及动态特征 被引量：87
1
作者 卢杰 郭其强 +1 位作者 郑维列 徐阿生 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期154-160,共7页
种群结构及数量动态是种群生态学研究的核心问题.种群结构包括水平结构和垂直结构,水平结构主要是指种群径级结构、年龄结构及冠幅结构,垂直结构主要是指种群的高度结构.种群结构不仅反映了种群不同个体的配置情况,也反映了种群数量动... 种群结构及数量动态是种群生态学研究的核心问题.种群结构包括水平结构和垂直结构,水平结构主要是指种群径级结构、年龄结构及冠幅结构,垂直结构主要是指种群的高度结构.种群结构不仅反映了种群不同个体的配置情况,也反映了种群数量动态及其发展趋势,并在很大程度上反映了种群和环境间的相互关系及它们在群落中的作用和地位（范繁荣等,2008）.静态生命表和存活曲线是进行种群统计和研究种群数量动态变化的重要工具,生存分析的4个函数（生存函数S（i）、积累死亡率函数F（i）、死亡密度函数f（ti）和危险率函数λ（ti））可以辅助种群生命表分析, 展开更多
关键词 高山松 种群结构 静态生命表 生存分析 时间序列预测
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濒危植物梵净山冷杉野生种群结构及动态特征 被引量：53
2
作者 李晓笑 王清春 +1 位作者 崔国发 杨传东 《西北植物学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1479-1486,共8页
梵净山冷杉(Abies fanjingshanensis)是国家一级保护植物,是中国贵州特有的珍稀濒危植物.通过实地踏查在梵净山冷杉主要分布地选取2个斑块,调查分析其种群年龄结构特征,量化确定种群结构类型,并运用时间序列模型预测种群数量动态,对比... 梵净山冷杉(Abies fanjingshanensis)是国家一级保护植物,是中国贵州特有的珍稀濒危植物.通过实地踏查在梵净山冷杉主要分布地选取2个斑块,调查分析其种群年龄结构特征,量化确定种群结构类型,并运用时间序列模型预测种群数量动态,对比不同生境下的异同点,以揭示梵净山冷杉的种群结构及动态特征.结果表明:(1)梵净山冷杉种群属于增长型,Vpt′=0.005 9,表明该种群趋近于稳定型;种群结构在发展过程中存在一定的波动性,种群生长前期个体数多于生长后期;存活曲线趋于Deevey-Ⅲ型;幼苗不足和幼树、小树的死亡率高是种群濒危的重要原因.(2)时间序列预测分析表明,梵净山冷杉种群具备一定的恢复能力,未来2、4和6个龄级时间后种群个体数均呈现小幅度的增加趋势.(3)不同生境条件下,种群结构差异不大,生境一的种群结构增长性略大于生境二. 展开更多
关键词 梵净山冷杉 生境 静态生命表 存活曲线 时间序列预测
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濒危植物澜沧黄杉种群结构及动态特征 被引量：16
3
作者 李敏敏 刘鹏程 +3 位作者 孔维民 马方莲 李帅锋 王萌 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第13期5504-5515,共12页
澜沧黄杉(Pseudotsuga forrestii Craib)为中国特有珍稀濒危植物,野外种群个体数量少,分布范围狭窄,研究其种群结构及动态特征可以量化种群未来发展趋势,并为科学合理保护该物种提供依据。通过对云南省迪庆州德钦县不同群落类型下澜沧... 澜沧黄杉(Pseudotsuga forrestii Craib)为中国特有珍稀濒危植物,野外种群个体数量少,分布范围狭窄,研究其种群结构及动态特征可以量化种群未来发展趋势,并为科学合理保护该物种提供依据。通过对云南省迪庆州德钦县不同群落类型下澜沧黄杉种群的调查及数据收集,编制澜沧黄杉静态生命表,绘制存活曲线和生存分析函数曲线,并采用时间序列模型对种群的数量动态进行预测,以揭示不同群落环境下澜沧黄杉的种群结构和动态特征。结果表明:德钦县澜沧黄杉种群主要分布在海拔2200—3300m的区域,栖息地群落类型为澜沧黄杉林、冷杉林与云南松林,三种群落澜沧黄杉种群均属增长型,数量变化动态指数V_(pi)和V′_(pi)都大于0,但对外界干扰比较敏感,存活曲线趋于Deevey⁃Ⅱ型,表明种群各龄级的死亡率基本接近。不同群落类型下种群大小依次为澜沧黄杉林>冷杉林>云南松林,结合种群动态分析表明,澜沧黄杉林更适宜种群的生存;生存分析和时间序列预测表明幼龄个体的缺乏、死亡率高,是导致种群野外更新困难的主要原因。野外调查发现澜沧黄杉天然种群受到人类砍伐、放牧、开荒等因素的影响,严重影响了种群的生存,因此未来在加大科学研究力度进一步探究该物种濒危影响因素的同时,还要加大保护宣传力度,并扩大建立保护区以实现对该物种的多方位保护。 展开更多
关键词 澜沧黄杉 种群结构 静态生命表 生存分析 时间序列预测
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濒危植物杜鹃红山茶种群结构和动态变化 被引量：15
4
作者 李辛雷 孙振元 +4 位作者 李纪元 殷恒福 范正琪 徐翊 罗建 《植物资源与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期17-23,共7页
通过样地调查和数据统计,以基径(BD)5 mm为径阶距划分径级,对分布于广东阳春鹅凰嶂省级自然保护区内的杜鹃红山茶(Camellia azalea Wei)种群的径级结构和静态生命表进行了分析,通过个体标准化存活曲线、个体死亡率曲线和个体损失度曲线... 通过样地调查和数据统计,以基径(BD)5 mm为径阶距划分径级,对分布于广东阳春鹅凰嶂省级自然保护区内的杜鹃红山茶(Camellia azalea Wei)种群的径级结构和静态生命表进行了分析,通过个体标准化存活曲线、个体死亡率曲线和个体损失度曲线探讨该种群的生命过程,并对种群的时间序列进行了预测。结果表明:该种群径级结构表现出小径级和大径级的个体存活数较少而中间径级的个体存活数较多的特征,其中,Ⅳ级(15 mm≤BD<20mm)至Ⅵ级(25 mm≤BD<30 mm)以及Ⅰ级(BD<5 mm)和Ⅱ级(5 mm≤BD<10 mm)的个体存活数分别占个体总存活数的52.0%和3.3%。从静态生命表看,个体存活数和个体标准化存活数的变化趋势与种群径级结构的变化趋势基本一致;个体标准化死亡数、个体死亡率和个体损失度在Ⅰ级至Ⅲ级(10 mm≤BD<15 mm)均为负值,Ⅳ级后随径级增大呈波动增加的趋势,Ⅸ级(40 mm≤BD<45 mm)后随径级增大呈波动减少的趋势;个体区间寿命在Ⅳ级和Ⅴ级(20 mm≤BD<25 mm)达到峰值,此后随径级增大而减少;个体总寿命、个体期望寿命和个体存活率总体上随径级增大而减少。该种群的个体标准化存活曲线属于DeeveyⅠ型曲线,显示该种群为下降型种群;个体死亡率曲线和个体损失度曲线的变化趋势基本一致,均从Ⅲ级开始波动增加,无明显峰值。时间序列预测结果表明:与现存个体存活数相比,在未来2和5年后,Ⅷ级(35 mm≤BD<40 mm)至ⅩⅣ级(65 mm≤BD<70 mm)的个体存活数均呈增加趋势;在未来10年后,Ⅹ级(45 mm≤BD<50 mm)至ⅩⅤ级(BD≥70 mm)的个体存活数增加,且径级越大增加趋势越明显。总体上看,该种群幼苗缺乏,呈衰退趋势,为下降型种群;生境恶劣和人为干扰是主要致危因子。根据研究结果,对该种群的保护提出了一些建议。 展开更多
关键词 杜鹃红山茶 种群结构 静态生命表 标准化存活曲线 时间序列预测
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极小种群梓叶槭种群结构及动态特征 被引量：15
5
作者 许恒 刘艳红 《南京林业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期47-54,共8页
【目的】分析中国特有濒危极小种群梓叶槭(Acer catalpifolium)的年龄结构和动态特征,揭示种群与环境之间的相互关系,预测种群发展动态,探索其濒危机制,提出野生梓叶槭种群的保护和恢复对策。【方法】通过对集中分布于四川峨眉山和都江... 【目的】分析中国特有濒危极小种群梓叶槭(Acer catalpifolium)的年龄结构和动态特征,揭示种群与环境之间的相互关系,预测种群发展动态,探索其濒危机制,提出野生梓叶槭种群的保护和恢复对策。【方法】通过对集中分布于四川峨眉山和都江堰的梓叶槭种群进行样地调查,采用样方调查法,将各样地划分为1～4个20 m×20 m的样方,再将每块样方划分为16个5 m×5 m的小样方;对样方内的梓叶槭植株进行每木调查,调查内容包括个体数、树高、胸径等生长因子,同时记录各样地海拔、经纬度、坡向、坡度、林分郁闭度、植被群落以及土壤类型等生境因子;以梓叶槭个体的胸径代替龄级来反映种群结构,将梓叶槭胸径大小划分为11个径级(Ⅰ-Ⅺ,设置DBH>50 cm为Ⅺ级,每级间隔5 cm),龄级与胸径大小级对应,绘制梓叶槭种群的径级结构图;编制了种群的特定时间生命表,分析其存活曲线、死亡率曲线等重要参数;运用时间序列预测模型分析种群数量动态和发展趋势。【结果】梓叶槭在峨眉山和都江堰地区的种群差异明显,峨眉山种群共有105株,都江堰种群共有81株,种群龄级结构完整,种群径级结构表现为中龄级所占比例较大、幼龄级和老龄级比例次之的纺锤形结构。梓叶槭种群年龄结构动态变化指数表明,两个地区受随机干扰时的种群年龄结构动态指数(V_(pi)′)分别为0.011 6和0.004 2,均趋近于0,总体上表现出由稳定型向衰退型转化的衰退型结构;生命表及相关曲线分析显示,梓叶槭早期个体死亡数较高,存活数随龄级的增加而减少,对环境的选择作用强;存活曲线趋于Deevey-Ⅱ型,各龄级种群有相近死亡率;生存函数分析表明,两个种群的生存率函数S(t)均随着龄级的增大呈单调下降的趋势,而累计死亡率F(t)则呈单调上升趋势,两个函数曲线变化呈现互补的现象;时间序列预测分析表明,2、4、 展开更多
关键词 梓叶槭 种群结构 动态特征 静态生命表 存活曲线 时间序列预测 四川
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基于时间序列模型的故障预测研究 被引量：14
6
作者 胡泽文 肖明清 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第6期1421-1423,1427,共4页
复杂武器装备内部的机内测试设备(BITE)和数据传输子系统记录了大量的故障运行信息,这些信息带有时间戳,可以看作时间序列;文中以此提出了ARMA时间序列故障预测模型,并对建模的全过程进行了详细分析。最后,将ARMA建模方法运用到某电压... 复杂武器装备内部的机内测试设备(BITE)和数据传输子系统记录了大量的故障运行信息,这些信息带有时间戳,可以看作时间序列;文中以此提出了ARMA时间序列故障预测模型,并对建模的全过程进行了详细分析。最后,将ARMA建模方法运用到某电压值的预测中;结果表明,所建模型能够根据已有的时间序列信息在较高的可信度的情况下预测出未来某时刻电压,为装备的故障预测提供数据支持;因此认为ARMA模型在武器装备的故障预测中具有较好的运用与推广价值。 展开更多
关键词 机内测试 时间序列 故障预测
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基于EMD和GCT的变压器油中溶解气体预测 被引量：13
7
作者 陈铁 陈卫东 +2 位作者 李咸善 张会颖 邹祖冰 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期70-79,共10页
针对传统预测方法在变压器油中溶解气体预测时精度不高的问题,提出一种EMD和GCT联合应用的新型预测方法。首先使用EMD将溶解气体浓度、环境温度、油温及负载电流等时序信息分解成平稳的模态分量;然后使用GCT分析模态之间的预测关系,提... 针对传统预测方法在变压器油中溶解气体预测时精度不高的问题,提出一种EMD和GCT联合应用的新型预测方法。首先使用EMD将溶解气体浓度、环境温度、油温及负载电流等时序信息分解成平稳的模态分量;然后使用GCT分析模态之间的预测关系,提取每阶模态的格兰杰原因;最后将待预测分量及其格兰杰原因所对应的历史时序输入到时间注意力机制LSTM网络进行预测,并采用改进的蚁狮算法优化网络参数,经叠加重构得到特征气体浓度最终预测结果。实验结果表明:与传统LSTM网络相比,所提方法具有更高的预测精度和可行性。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 时间序列预测 经验模态分解 格兰杰因果关系检验 时间注意力机制 长短时记忆网络
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边坡变形时序非线性判定及混沌预测研究 被引量：12
8
作者 张安兵 高井祥 +1 位作者 刘新侠 刘辉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2008年第4期55-60,共6页
以探讨边坡变形性质及混沌预测可行性为目的,基于混沌理论利用相空间重构技术对其变形时间序列进行混沌特征判定,试验显示变形系统具有混沌特性,可用混沌相关理论进行研究;基于混沌相空间重构技术,笔者构建了多种混沌预测模型进行混沌... 以探讨边坡变形性质及混沌预测可行性为目的,基于混沌理论利用相空间重构技术对其变形时间序列进行混沌特征判定,试验显示变形系统具有混沌特性,可用混沌相关理论进行研究;基于混沌相空间重构技术,笔者构建了多种混沌预测模型进行混沌预计研究,分析各类模型的工程实际应用效果;针对单次监测时序预测精度较低的问题,提出累加时序预测方案,训练结果显示,短期预测精度变形累计值基本控制在5%以内,高程值预测相对误差均低于1%,预测精度较高,可以用于工程实际。 展开更多
关键词 非线性 混沌 相空间重构 时间序列 神经网络 预测模型
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黄龙山白桦种群结构及其时间序列预测分析 被引量：12
9
作者 薛瑶芹 张文辉 何景峰 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2008年第12期121-128,共8页
【目的】阐明黄土高原南部地区白桦种群未来的发展趋势,为其合理经营利用提供依据。【方法】以群落物种重要值为依据,通过聚类分析,将黄龙山地区的白桦林划分为4个群落类型,每个类型中的全部白桦个体为一个种群,分析白桦不同种群的年龄... 【目的】阐明黄土高原南部地区白桦种群未来的发展趋势,为其合理经营利用提供依据。【方法】以群落物种重要值为依据,通过聚类分析,将黄龙山地区的白桦林划分为4个群落类型,每个类型中的全部白桦个体为一个种群,分析白桦不同种群的年龄结构、存活曲线及静态生命表,并应用时间序列模型预测了种群的发展趋势。【结果】黄龙山地区白桦种群幼龄个体较少,中老龄个体较多,基本呈衰退趋势;种群A幼龄株数相对较多,有一定更新能力;种群C、D衰退特征较为明显,其中种群D只在Ⅲ、Ⅳ龄级具有一定数量个体,几乎没有更新幼苗。种群A、B、C、D的生命表和存活曲线表现出相似的特征,即Ⅰ、Ⅴ、Ⅵ龄级死亡率高,除种群A外,标准化最高存活量均出现在Ⅲ或Ⅳ龄级。时间序列预测分析表明,在未来20,30,40和50年中,多数种群均呈现幼龄个体减少而老龄个体增加的态势,老化趋势较为明显。【结论】黄龙山白桦种群表现出明显的衰退特征,属于该地区的过渡种群,逐渐会被更加稳定的松栎混交林所取代,应根据各种群的特点采取不同的经营措施,以促进群落演替。 展开更多
关键词 白桦 年龄结构 存活曲线 时间序列预测
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藏东南林芝云杉种群结构与数量动态 被引量：11
10
作者 卢杰 李江荣 +2 位作者 郭其强 方江平 郑维列 《林业资源管理》 北大核心 2014年第4期67-73,共7页
以藏东南工布自然保护区内林芝云杉为研究对象,采用样带-样方法对林芝云杉种群及群落进行调查,从种群径级结构、高度结构、冠幅结构、静态生命表、生存分析、时间序列预测等方面对林芝云杉种群结构与数量动态进行分析。结果表明:林芝云... 以藏东南工布自然保护区内林芝云杉为研究对象,采用样带-样方法对林芝云杉种群及群落进行调查,从种群径级结构、高度结构、冠幅结构、静态生命表、生存分析、时间序列预测等方面对林芝云杉种群结构与数量动态进行分析。结果表明:林芝云杉种群胸径结构、高度结构和冠幅结构均呈典型的"金字塔"型,林芝云杉幼苗较为丰富,天然更新能力强,种群处于稳定发展状态。林芝云杉种群不同胸径级的个体数与胸径级呈对数关系,不同高度级和冠幅级的个体数分别与高度级和冠幅级呈幂函数关系,胸径与高度呈直线关系,而胸径与冠幅及高度与冠幅的相关性不明显。林芝云杉种群在生长过程中各龄级个体存活数量相差较大,随着龄级的增加,死亡率和消失率波动性较大,Ⅵ龄级死亡率和消失率均最低,分别为20%和22.31%;Ⅹ龄级死亡率和消失率最高,分别为62.96%和99.33%,平均死亡率和消失率分别为41.03%和57.55%。林芝云杉种群的存活曲线属于Deevey-Ⅱ型B3亚型。生存函数分析表明,林芝云杉种群具有前期锐减,中期相对平稳,后期生理枯竭而衰退的特点。时间序列预测分析显示,林芝云杉种群在未来Ⅱ,Ⅴ,Ⅷ和Ⅵ龄级时间后均呈现不同幅度的增加,种群稳定性可以维持。研究结果可为林芝云杉资源的有效利用和保护提供科学依据,同时进一步丰富西藏高原国家生态安全屏障评价内容。 展开更多
关键词 林芝云杉 种群结构 静态生命表 生存分析 时间序列预测 藏东南
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基于支持向量机的股市时间序列预测算法 被引量：8
11
作者 杨稣 史耀媛 宋恒 《科学技术与工程》 2008年第2期381-386,共6页
针对股市时间序列预测的特点,提出了基于SVM的股市时间序列预测算法。设计了SVM的在线训练算法,并设计了遗传算法自动调整SVM的核参数,实现了基于SVM的股市时间序列预测算法在线调整的完全智能化。通过实证分析,以及同BP神经网络方法的... 针对股市时间序列预测的特点,提出了基于SVM的股市时间序列预测算法。设计了SVM的在线训练算法,并设计了遗传算法自动调整SVM的核参数,实现了基于SVM的股市时间序列预测算法在线调整的完全智能化。通过实证分析,以及同BP神经网络方法的比较,结果证明该算法具有预测精度高、参数调整智能化等优点。 展开更多
关键词 支持向量机 遗传算法 股市 时间序列预测
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软岩巷道围岩变形时序预测方法的研究 被引量：8
12
作者 王永岩 马士进 高菲 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2001年第4期505-506,共2页
论述了时间序列分析法并将其引入到软岩巷道围岩变形的预测当中,建立了ARMA(2,1)模型并编制了应用程序,对现场观测数据进行了等时性和平稳性处理,应用逆函数法进行了预测分析,得到了令人满意的结果,为软岩巷道支护的设计和维护提供了重... 论述了时间序列分析法并将其引入到软岩巷道围岩变形的预测当中,建立了ARMA(2,1)模型并编制了应用程序,对现场观测数据进行了等时性和平稳性处理,应用逆函数法进行了预测分析,得到了令人满意的结果,为软岩巷道支护的设计和维护提供了重要的参考。 关键词:软岩巷道;围岩变形;时间序列; 展开更多
关键词 软岩巷道 围岩变形 时间序列 预测方法 拉格朗日插值 设计 巷道支护
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煤层气水平井产能预测模型及其适用性研究 被引量：9
13
作者 明盈 汤达祯 +2 位作者 陶树 陈世达 任鹏飞 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2016年第12期113-117,共5页
为了准确选择不同生产类型煤层气井的产能预测模型,根据数理统计理论,并通过实例分析讨论了基于时间序列的翁氏模型、月产/累产比模型及灰色系统模型在煤层气水平井的产能拟合和预测中的有效性、适用性及差异性。研究表明:3种模型均能... 为了准确选择不同生产类型煤层气井的产能预测模型,根据数理统计理论,并通过实例分析讨论了基于时间序列的翁氏模型、月产/累产比模型及灰色系统模型在煤层气水平井的产能拟合和预测中的有效性、适用性及差异性。研究表明:3种模型均能对煤层气井的生产历史进行很好地拟合,并进行准确预测,但又各有差别。翁氏模型对产量变化平稳、波动小的井预测准确,波动大时预测误差大;月产/累产比模型可进行中长期预测,但受递减规律的影响;灰色系统模型对生产井递减阶段拟合度及预测精度高,但误差随递减数据的波动变大。因此,应针对煤层气井的生产阶段、生产特征和目的,有选择地应用。 展开更多
关键词 煤层气 水平井 时间序列 产能预测
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神经网络方法在高炉沉降分析中的应用 被引量：8
14
作者 韩柳欣 张献辉 《建筑施工》 2000年第2期43-44,共2页
利用人工神经网络原理对某大型高炉实测沉降,建立了具有非线性时间序列的预测模型,通过实例验证,预测效果良好,为预测我国软土地基上大型设备基础及高层建筑的桩基沉降提供了一种新的方法。
关键词 神经网络 时间序列 沉降预测 设备基础 高炉沉降
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基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测 被引量：7
15
作者 赖祥威 夏云霓 +3 位作者 郑万波 崔俊飞 吴燕清 史耀轩 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期16-21,共6页
为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,... 为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度。结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%。研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度。 展开更多
关键词 瓦斯浓度 时间序列 传统灰色预测 改进灰色预测 集成学习
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基于循环神经网络的船摇数据实时预测 被引量：7
16
作者 黄为 李永刚 +1 位作者 胡上成 汪毅 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第31期222-226,共5页
航天测量船船体姿态数据实时预测具有重要的意义。针对测量船船摇运动建立了基于循环神经网络的预测模型,详细描述了适用于本文模型的船体姿态数据集构建以及预测模型的实现过程。在该模型的基础上,利用实测数据对船体姿态数据进行短时... 航天测量船船体姿态数据实时预测具有重要的意义。针对测量船船摇运动建立了基于循环神经网络的预测模型,详细描述了适用于本文模型的船体姿态数据集构建以及预测模型的实现过程。在该模型的基础上,利用实测数据对船体姿态数据进行短时预测,并将预测结果与滤波方法进行了比较,实验结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 循环神经网络 门循环单元 时间序列 实时预报
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海南岛甘什岭特有植物无翼坡垒种群结构与动态 被引量：7
17
作者 胡璇 徐瑞晶 +4 位作者 舒琪 郭雯 张建 商泽安 漆良华 《热带作物学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期1939-1945,共7页
无翼坡垒(Hopea reticulata)又称铁凌、铁垒,为中国特有种、国家二级重点保护植物,仅自然分布于海南三亚市崖州区与保亭县交界的甘什岭一带,但在分布区域内,其种群密度很大,并形成了一片以它为优势的单优热带雨林。对海南岛甘什岭无翼... 无翼坡垒(Hopea reticulata)又称铁凌、铁垒,为中国特有种、国家二级重点保护植物,仅自然分布于海南三亚市崖州区与保亭县交界的甘什岭一带,但在分布区域内,其种群密度很大,并形成了一片以它为优势的单优热带雨林。对海南岛甘什岭无翼坡垒天然种群进行调查,通过建立种群静态生命表,绘制种群存活曲线描绘该种群的结构特征,利用种群数量动态预测和时间序列分析法定量探究其未来的发展走势。结果显示,海南岛甘什岭无翼坡垒种群发展稳定,为增长型种群。种群静态生命表分析表明,无翼坡垒种群Ⅱ龄级小树阶段个体死亡率较低,Ⅲ龄级中树阶段死亡率最高;种群存活曲线趋向于Deevey-Ⅱ型;死亡率和消失率曲线变化趋势一致。生存分析表明,无翼坡垒种群具有前期生长状况良好,中期竞争压力大,后期整体发展趋于平缓的特点。时间序列预测结果表明,发展成熟的无翼坡垒种群其抵抗力稳定性较强,一旦度过了由Ⅲ龄级中树阶段向Ⅳ龄级老树阶段发展的过渡期,其种群便能十分稳定地发展。因此,建议在目前建立自然保护区的基础上,加强对无翼坡垒中龄植株的保护,提高存活率,使其能有更多数量的个体进入下一龄级的生长发育阶段,有利于该种群的发展壮大。 展开更多
关键词 无翼坡垒 种群结构 静态生命表 存活曲线 时间序列预测
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长白山东坡白桦-长白落叶松林优势种群结构与动态特征 被引量：3
18
作者 刘文婷 张金峰 刘琪璟 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第18期7462-7473,共12页
白桦(Betula platyphylla)-长白落叶松(Larix olgensis)林是长白山东坡火山爆发后形成的次生林,也是暗针叶林演替系列的重要阶段,研究其优势种群的数量增长和消亡对揭示群落演替过程机理有重要意义。以长白山地区白桦-长白落叶松林优势... 白桦(Betula platyphylla)-长白落叶松(Larix olgensis)林是长白山东坡火山爆发后形成的次生林,也是暗针叶林演替系列的重要阶段,研究其优势种群的数量增长和消亡对揭示群落演替过程机理有重要意义。以长白山地区白桦-长白落叶松林优势种群为研究对象,于2020年进行标准地调查获取数据,采用径级代替龄级的方法,通过编制静态生命表,绘制存活曲线和生存分析函数曲线,计算数量动态指数,并引用谱分析和时间序列模型预测,研究了长白山东坡白桦和长白落叶松种群的年龄结构和数量动态特征。结果显示:1)白桦种群径级结构呈典型的倒"J"型分布,Ⅰ龄级个体数量占比高达52.56%;长白落叶松种群结构呈近似钟形。2)种群动态量化分析显示,白桦种群和长白落叶松种群的动态变化指数V'_(pi)均大于0,说明种群均为增长型,但后者V'_(pi)趋近于0,说明受外界干扰时,长白落叶松种群更倾向于稳定型。3)白桦和长白落叶松种群个体死亡率和消失率曲线变化趋势基本一致,存活曲线均为Deevey-Ⅱ型。4)生存分析发现,白桦种群前期(Ⅰ-Ⅳ龄级)锐减,中期(Ⅳ-Ⅶ龄级)稳定;长白落叶松种群前期(Ⅰ-Ⅲ龄级)增长,中期(Ⅲ-Ⅸ龄级)稳定,后期(Ⅸ-ⅩⅢ龄级)衰退。5)谱分析显示,白桦种群和长白落叶松种群基波均最大(1.63和0.85),表明种群天然更新受生物学特性控制。6)随着时间的推移,白桦种群个体数逐渐增多;长白落叶松种群个体数量波动较大但总体呈增加趋势。 展开更多
关键词 白桦 长白落叶松 静态生命表 生存函数 时间序列预测
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青藏高原东缘3种次生林优势种的种群结构与数量动态 被引量：6
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作者 王飞 曹秀文 +9 位作者 刘锦乾 齐瑞 赵阳 张涛 陈学龙 李波 杨静 白青蒙 王若鉴 要静 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2022年第7期63-72,83,共11页
【目的】以青藏高原东缘甘肃南部3种主要次生林为研究对象,探讨其优势种种群结构和数量动态。【方法】选择具有代表性的辽东栎、红桦和糙皮桦种群,各设置8块40 m×40 m的样地,对样地内所有树木进行每木检尺,以测定的胸径数据为基础... 【目的】以青藏高原东缘甘肃南部3种主要次生林为研究对象,探讨其优势种种群结构和数量动态。【方法】选择具有代表性的辽东栎、红桦和糙皮桦种群,各设置8块40 m×40 m的样地,对样地内所有树木进行每木检尺,以测定的胸径数据为基础,以径级代替龄级,将胸径<3 cm作为Ⅰ龄级,其后以4 cm为标准进行龄级划分,统计各龄级个体数量并进行相关整理后,分析各种群的龄级结构,编制包括死亡率(q_(x))、消失率(K_(x))和平均期望寿命值(e_(x))等参数在内的种群静态生命表,绘制存活曲线,计算考虑外部干扰时的种群数量变化动态指数(V_(pi))、不考虑外部干扰时的种群数量变化动态指数(V′_(pi))和对外界干扰所承担的风险概率指数极大值(P_(max)),最后对未来经过2,4,6,8个龄级后各种群的数量动态进行时间序列预测,以揭示青藏高原东缘甘肃南部3种次生林优势种的种群现状、种群结构及预测种群未来发展趋势。【结果】①辽东栎、红桦和糙皮桦3种次生林种群Ⅰ龄级幼苗数量不足,均以Ⅱ龄级幼苗数量最多,分别占种群个体总数的43.62%,30.07%和43.30%;其后随着龄级的增大,种群个体平稳下降,虽然群落为稳定型,但是林木径级较小,各龄级个体数分布不合理。②辽东栎、红桦、糙皮桦种群的q_(x)和K_(x)在Ⅰ龄级最大,q_(x)分别为78.0%,72.0%和76.2%,K_(x)依次为151.3%,127.3%和143.5%,且随着龄级的增加,q_(x)和K_(x)均逐渐减小;各种群e_(x)随着龄级增加先增大后减小,辽东栎和红桦均在Ⅵ龄级最大,糙皮桦在Ⅴ龄级最大;种群结构均呈增长型,且存活曲线趋近于Deevery-Ⅲ型。③3种次生林种群结构的V_(pi)大于V′_(pi)且均大于0,P_(max)也均大于0,说明3种次生林均属于对外界干扰敏感的增长型种群。④时间序列预测结果表明,未来经过2,4,6,8个龄级后,各种群个体发展呈增长趋势,但辽东栎和红桦种群在发展� 展开更多
关键词 次生林 种群结构 静态生命表 存活曲线 青藏高原东缘 时间序列预测
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基于ISSD-GRU模型的台区售电量预测方法
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作者 刘成 《电工技术》 2024年第11期36-40,共5页
针对台区售电量不确定影响因素多、预测精度不高的问题,提出了一种基于改进ISSD优化GRU神经网络的台区售电量预测方法,利用反向学习提高SSD算法对最优参数的搜索效率。以某地台区历史售电量、温度、工作日类型和节假日类型作为影响因素... 针对台区售电量不确定影响因素多、预测精度不高的问题,提出了一种基于改进ISSD优化GRU神经网络的台区售电量预测方法,利用反向学习提高SSD算法对最优参数的搜索效率。以某地台区历史售电量、温度、工作日类型和节假日类型作为影响因素对GRU模型进行训练,利用ISSD算法实现对GRU隐藏层神经元个数和学习率超参数的寻优,构建用于台区售电量预测的ISSD-GRU模型。算例分析表明,ISSD-GRU模型在台区售电量预测结果上精度更高。 展开更多
关键词 反向学习 SSD算法 GRU神经网络 售电量预测 时间序列 预测精度
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