基于频度统计和神经网络的北太平洋柔鱼渔场预报模型比较
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10.3969/j.issn.1673-9159.2014.03.015

基于频度统计和神经网络的北太平洋柔鱼渔场预报模型比较

引用
利用2004~ 2010年北太平洋鱿钓船队生产数据和海洋环境数据,以海表温度(SST)l℃、海面高度(SSH)为1 cm、叶绿素a浓度(CHL-a)为0.1 mg/m3的间距,分析作业产量、CPUE与SST、SSH、CHL-a的关系,得到柔鱼渔场适宜环境因子范围,并将生产数据和环境数据匹配组成样本集,建立北太平洋柔鱼空间分布BP神经网络模型;利用2011年环境数据预报柔鱼渔场,并与2011年实际生产数据进行对比.结果表明,6 ~10月各月实际作业位置落入基于频度统计方法预报渔场的概率达90%以上;而BP模型预报的平均精度为79.2%,最低精度为52.5%.基于多环境因子的频度统计柔鱼渔场预报模型优于神经网络模型.

北太平洋、柔鱼、频度统计、BP神经网络、渔情预报、中心渔场

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S934(水产资源)

国家863计划2012AA092303;国家发改委产业化专项2159999;上海市科技创新行动计划12231203900;国家科技支撑计划2013BAD13B01

2014-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

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广东海洋大学学报

1673-9159

44-1635/N

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2014,34(3)

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