Artificial neural networks (ANNs) a

Artificial neural networks (ANNs) are useful tools for modeling complex ecosystems because they can predict how ecosystems respond to changes in environmental variables (e.g., nutrient inputs). In addition, ANNs can be used to discover relationships among variables, which aids in the understanding of ecosystem function. ANN models were used to predict phytoplankton blooms in three different sites within the same salt marsh estuary located in South Carolina. We (1) compared ANN models with different architectures, (2) applied sensitivity analysis to identify the importance of input variables, and (3) compared the results from ANN modeling to those obtained using linear models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) เป็นเครื่องมือมีประโยชน์สำหรับการสร้างแบบจำลองระบบนิเวศที่ซับซ้อนเนื่องจากพวกเขาสามารถทำนายได้ว่าระบบนิเวศตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรสิ่งแวดล้อม (เช่น สารอาหารอินพุต) นอกจากนี้ ANNs สามารถใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ซึ่งช่วยในการทำความเข้าใจระบบนิเวศอย่าง รุ่นแอนถูกใช้ทำนายบุปผาแพลงก์ตอนพืชในไซต์ที่แตกต่างกันสามภายในปากบึงเกลือเดียวกันที่อยู่ในรัฐเซาท์แคโรไลนา เรา (1) เปรียบเทียบรุ่นแอน ด้วยสถาปัตยกรรมต่างกัน (2) ความไวแสงที่ใช้วิเคราะห์เพื่อระบุความสำคัญของตัวแปรอินพุต และ (3) เปรียบเทียบผลจากแอนน์ได้ใช้แบบจำลองเชิงเส้นการสร้างโมเดล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการสร้างแบบจำลองระบบนิเวศที่ซับซ้อนเพราะพวกเขาสามารถคาดการณ์ว่าระบบนิเวศตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรสิ่งแวดล้อม (เช่นปัจจัยการผลิตสารอาหาร) นอกจากนี้ ANNs สามารถนำมาใช้ในการค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่ช่วยในการทำความเข้าใจการทำงานของระบบนิเวศ รุ่น ANN ถูกนำมาใช้ในการทำนายบุปผาแพลงก์ตอนพืชในสามเว็บไซต์แตกต่างกันภายในเดียวกันบึงเกลือปากน้ำตั้งอยู่ในเซาท์แคโรไลนา เรา (1) เมื่อเทียบกับรุ่น ANN สถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน (2) นำไปใช้วิเคราะห์ความไวในการระบุความสำคัญของตัวแปรและ (3) เมื่อเทียบกับผลที่ได้จากการสร้างแบบจำลอง ANN ให้กับผู้ที่ได้รับโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โครงข่ายประสาทเทียม ( แอนน์ ) เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการจำลองระบบนิเวศที่ซับซ้อนเนื่องจากพวกเขาสามารถทำนายการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในระบบนิเวศอย่างไร ตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม ( เช่น สารอาหารกระผม ) นอกจากนี้ ทางสามารถใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ซึ่งช่วยในการเข้าใจการทำงานของระบบนิเวศ แอน โมเดลทำนายแพลงก์ตอนพืชออกดอกในสามเว็บไซต์ที่แตกต่างกันภายในเดียวกันบึงเกลือปากน้ำตั้งอยู่ใน South Carolina เรา ( 1 ) ด้วยรูปแบบสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันเมื่อเทียบกับแอน ( 2 ) ประยุกต์การวิเคราะห์เพื่อระบุความสำคัญของตัวแปร และ ( 3 ) เปรียบเทียบผลที่ได้จากแบบจำลองกับแอนได้ใช้แบบจำลองเชิงเส้น