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基于BP神经网络的荒漠啮齿动物群落对气候变化滞后响应

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
1 前言第13-30页
    1.1 气候变化对生态系统的影响第13-17页
    1.2 放牧干扰对生态系统的影响第17-18页
    1.3 耦合效应和滞后响应概述第18-20页
    1.4 不同放牧干扰下啮齿动物群落对气候变化的滞后响应第20-21页
    1.5 人工神经网络学习算法理论第21-29页
        1.5.1 人工神经网络概述第22-25页
        1.5.2 BP神经网络基本原理第25-27页
        1.5.3 BP神经网络在生态学上的应用第27-29页
    1.6 研究目的和意义第29-30页
2 研究区概况与研究方法第30-39页
    2.1 研究区自然概况第30-31页
    2.2 研究方法第31-33页
        2.2.1 取样方法第31页
        2.2.2 种群数量第31页
        2.2.3 α多样性第31-32页
        2.2.4 二元数据β多样性第32页
        2.2.5 数量数据β多样性第32-33页
        2.2.6 啮齿动物群落对气候变化的滞后响应第33页
    2.3 BP神经网络第33-39页
        2.3.1 BP神经网络模原理第33-34页
        2.3.2 BP神经网络算法第34-37页
        2.3.3 数据准备第37页
        2.3.4 BP神经网络模型结构第37-38页
        2.3.5 BP神经网络代码第38-39页
        2.3.6 BP神经网络模型评价指标第39页
3 结果与分析第39-129页
    3.1 2003—2014研究区气候变化第39-43页
        3.1.1 气温变化第39-40页
        3.1.2 地温变化第40页
        3.1.3 降雨量变化第40-41页
        3.1.4 日照时数变化第41页
        3.1.5 气压变化第41-42页
        3.1.6 最大风速变化第42-43页
    3.2 不同放牧干扰啮齿动物群落结构及物种组成第43-44页
    3.3 啮齿动物优势种对气候变化的响应及预测研究第44-65页
        3.3.1 三趾跳鼠对气候变化的滞后响应及预测研究第44-49页
        3.3.2 五趾跳鼠对气候变化的滞后响应及预测研究第49-54页
        3.3.3 子午沙鼠对气候变化的滞后响应及预测研究第54-58页
        3.3.4 群落组成物种对气候变化的滞后响应及预测研究第58-63页
        3.3.5 小结第63-65页
    3.4 啮齿动物群落α多样性对气候变化的滞后响应及预测研究第65-80页
        3.4.1 香农-维纳指数对气候变化的滞后响应及预测第65-69页
        3.4.2 均匀性指数对气候变化的滞后响应及预测第69-74页
        3.4.3 辛普森指数对气候变化的滞后响应及预测研究第74-79页
        3.4.4 α多样性指数预测模型比较第79-80页
    3.5 不同生境梯度二元属性β多样性对气候变化的滞后响应及预测研究第80-100页
        3.5.1 cody指数对气候变化的滞后响应及预测第80-86页
        3.5.2 Jaccard指数对气候变化的滞后响应及预测研究第86-92页
        3.5.3 Sorenson指数对气候变化的滞后响应及预测研究第92-99页
        3.5.4 小结第99-100页
    3.6 数量数据β多样性指数对气候变化的滞后响应及预测研究第100-129页
        3.6.1 不同生境梯度间数量数据β多样性指数比较第100-103页
        3.6.2 Bray-Curitis指数对气候变化的滞后响应及预测研究第103-109页
        3.6.3 P-cody指数对气候变化的滞后响应及预测第109-115页
        3.6.4 P-Jaccard指数对气候变化的滞后响应及预测研究第115-121页
        3.6.5 P-Sorenson指数对气候变化的滞后响应及预测研究第121-127页
        3.6.6 小结第127-129页
4 讨论第129-138页
    4.1 个体数量对气候变化和放牧干扰的响应第129-130页
    4.2 多样性测度方法及对气候变化的响应第130-135页
    4.3 滞后效应第135-136页
    4.4 BP神经网络第136-138页
5 结论第138-140页
致谢第140-141页
参考文献第141-159页
作者简介第159页

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