Investigación Forestal: Acceso Abierto
Acceso abierto

abstracto

Predicción basada en la red neuronal de BP de la distribución potencial de Mikania micrantha en la ciudad de Guangzhou

Qiu L, Zhang D, Huang H, Xiong Q y Zhang G

Para predecir la distribución de Mikania micrantha, una de las plantas invasoras más dañinas en la ciudad de Guangzhou, el autor seleccionó factores ambientales relevantes y estableció un modelo simple factible basado en la red neuronal de BP para usar su fuerte capacidad no lineal en este documento. A partir de este modelo, se concluye que la posibilidad de distribución de Mikania micrantha en los distritos de Liwan, Yuexiu y Haizhu es cercana a 0, que se clasifican como regiones sin riesgo de invasión; la posibilidad de distribución en el distrito de Conghua y el distrito de Huadu es del 60% y 69,3% respectivamente, que se definen como regiones con bajo riesgo de invasión; la posibilidad de distribución en el distrito de Baiyun, el distrito de Panyu, el distrito de Zengcheng y el distrito de Nansha son mucho mayores, que se identifican como regiones con alto riesgo de invasión; mientras que la posibilidad de distribución en el distrito de Luogang, el distrito de Tianhe y el distrito de Huangpu son las más altas, que se determinan como regiones con mayor riesgo.