基于BP神经网络的中西太平洋鲣鱼渔场预报模型构建与比较

摘要：

根据1998-2013年中西太平洋鲣鱼围网生产统计数据以及海洋环境数据,采用BP人工神经网络模型,分别以初值化后的单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch per unit of effort)和捕捞努力量(Fishing Effort)作为中心渔场的表征因子,并作为BP模型的输出因子,以时间因子、空间因子、海洋环境因子(包括海表温度SST、海面高度SSH、Nino3.4区海表指标及叶绿素浓度Chl-a)等作为输入因子,构建22个BP神经网络模型,以最小拟合残差作为判断标准,比较渔场预报模型优劣.实验结果,以捕捞努力量为输出因子的模型的最小拟合残差均小于以CPUE为输出因子的模型,表明捕捞努力量更适合作为表征中心渔场的因子;同时,拟合残差的平均值随着输入因子的增加而减少,表明本研究所选的时间、空间、海洋环境因子等对鲣鱼中心渔场预报均极为重要.其中,以月份、经度、纬度、SST、SSH、Nino3.4a、Chl-a 为输入因子,以初值化后的捕捞努力量为输出因子,结构为7-5-1的 BP 神经网络模型预报精度为最高,影响因子的重要性从高到低依次是经度、Chl-a、SST、纬度、NINO3.4a、SSH、月份.

关键词：中西太平洋、鲣鱼、中心渔场、神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：S931.4(水产资源)

资助基金：上海市科技创新计划15DZ1202200;海洋局公益性行业专项20155014

在线出版日期：2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：65-73