探索 Lotka-Volterra 系统的动力学：效率、灭绝顺序与预测性机器学习
种群与进化
2024-10-16 v1 机器学习
摘要
多年来，生态学研究的主要焦点之一是更好地理解构成食物网的物种间复杂相互作用。我们利用广泛研究的称为级联模型的合成食物网的连接属性，探讨了 Lotka-Volterra 生态系统上动力学行为。我们表明，生态学数学中的一个基本假设——食物链效率——产生的系统并非持久。在聚类分析中，我们展示了对出生、死亡、自调节和相互作用强度之和的简单不等式可提供关于哪些食物网更耐久或更稳定的见解。通过这些简化的求和值，我们开发了随机森林模型和神经网络模型，两者都能够在无需模拟动力学的情况下预测将发生的灭绝数量。最后，我们强调在决定物种灭绝顺序中起主导作用的变量。
引用
@article{arxiv.2410.10999,
title = {Exploring the Dynamics of Lotka-Volterra Systems: Efficiency, Extinction Order, and Predictive Machine Learning},
author = {Sepideh Vafaie and Deepak Bal and Michael A. S. Thorne and Eric Forgoston},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.10999},
year = {2024}
}