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Analysis of a Spatio-temporal Harvested Prey-Predator Model and a Machine Learning Framework for Prediction of Pattern Regimes with Demonstration on the Model
Cet article étudie la dynamique spatio-temporelle d'un modèle proie-prédateur avec récolte et réponse fonctionnelle de type Holling II par l'analyse de stabilité analytique et de bifurcation, tout en développant et en validant simultanément un cadre d'apprentissage automatique hybride CNN-Forêt Aléatoire pour prédire les régimes de motifs et construire des diagrammes de transition à travers un espace à deux paramètres.