检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孙林[1] 肖洪钧[1] 杨德权[1] 李守巨[2]
机构地区:[1]大连理工大学管理学院,辽宁大连116024 [2]大连理工大学工程力学系,辽宁大连116024
出 处:《生态经济(学术版)》2010年第1期151-154,共4页Ecological Economy
摘 要:鱼群洄游预测研究对于渔业资源的可持续开发和利用是十分重要的。文章建立了基于RBF神经网络的鱼群洄游预测模型。研究结果表明,所提出的神经网络模型对于改进鱼群洄游的预测精度十分有效。渔业资源的可持续发展需要广泛、多领域的相互协作,并且需要自然科学与社会科学以及管理策略的相互结合。渔业生态经济的核心问题是处理好渔业经济发展与渔业生态保护的问题。The estimation and forecasting of recruitment has been a persistent preoccupation of fisheries scientists because of the critical importance of recruitment to the exploitable segment of the stock.RBF neural network model is developed to forecast the recruiting biomass of fish.The investigations demonstrate how neural network can be used to improve the accuracy of fishery stock forecasts.Sustainable governance of the fisheries resources requires a broad,transdisciplinary perspective that can integrate across the natural and social sciences and the policy process.The core problem addressed in fishery ecological economics is the sustainability of interactions between economic and ecological systems.
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