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首页> 外文期刊>Journal of marine systems: journal of the European Association of Marine Sciences and Techniques >Construction of a trophically complex near-shore Antarctic food web model using the Conservative Normal framework with structural coexistence
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Construction of a trophically complex near-shore Antarctic food web model using the Conservative Normal framework with structural coexistence

机译：使用结构共存的保守正态框架构建营养上复杂的近岸南极食物网模型

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The analysis of trophically complex mathematical ecosystem models is typically carried out using numerical techniques because it is considered that the number and nonlinear nature of the equations involved makes progress using analytic techniques virtually impossible. Exploiting the properties of systems that are written in Kolmogorov form, the conservative normal (CN) framework articulates a number of ecological axioms that govern ecosystems. Previous work has shown that trophically simple models developed within the CN framework are mathematically tractable, simplifying analysis. By exploiting the properties of KoImogorov ecological systems it is possible to design particular properties, such as the property that all populations remain extant, into an ecological model. Here we demonstrate the usefulness of these results to construct a trophically complex ecosystem model. We also show that the properties of Kolmogorov ecological systems can be exploited to provide a computationally efficient method for the refinement of model parameters which can be used to precondition parameter values used in standard optimisation techniques, such as genetic algorithms, to significantly improve convergence towards a target equilibrium state. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：营养上复杂的数学生态系统模型的分析通常是使用数值技术进行的，因为人们认为所涉及方程的数量和非线性性质使得使用分析技术的发展几乎是不可能的。利用以Kolmogorov形式编写的系统的属性，保守法线（CN）框架阐明了许多控制生态系统的生态公理。先前的工作表明，在CN框架内开发的营养上简单的模型在数学上易于处理，从而简化了分析。通过利用KoImogorov生态系统的属性，可以将特定的属性（例如所有人口仍然存在的属性）设计为生态模型。在这里，我们证明了这些结果对构建营养上复杂的生态系统模型的有用性。我们还表明，可以利用Kolmogorov生态系统的特性为模型参数的提炼提供一种计算有效的方法，该方法可用于对标准优化技术（例如遗传算法）中使用的参数值进行预处理，以显着提高向遗传算法的收敛性。目标平衡状态。 （C）2014 Elsevier B.V.保留所有权利。

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