【摘 要】
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[目的]建立口岸鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析预测效果.[方法]监测鼠密度,分析鼠密度与气象因子相关性,运用多元回归方程分析气象因子对鼠密度的影响,建
【机 构】
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南京出入境检验检疫局卫生与食品检验监督处,江苏南京,211106;江苏出入境检验检疫局
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[目的]建立口岸鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析预测效果.[方法]监测鼠密度,分析鼠密度与气象因子相关性,运用多元回归方程分析气象因子对鼠密度的影响,建立鼠密度变化的动态模拟径向基函数神经网络模型,分析模型的准确性.[结果]建立的模型的训练准确率为91.34％,检验准确率为91.17％,测试准确率为89.03％,平均准确率为90.51％.模型认为自变量的重要性排序依次为月均最低气温、月均相对湿度、日照、降水量.[结论]径向基函数神经网络技术能够较好地应用到鼠密度动态预测工作中,为口岸鼠类防控提供了科学依据.
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