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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
Questo articolo investiga la dinamica spazio-temporale di un modello preda-predatore con prelievo attraverso l'analisi della stabilità analitica e delle biforcazioni, sviluppando e validando simultaneamente un framework di apprendimento automatico ibrido CNN-Random Forest per predire i regimi di pattern e costruire diagrammi di transizione attraverso uno spazio a due parametri.