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Comparisons Between two Forecasting Models of Fishing Ground Based on Frequency Statistics and Neural Network for Ommastrephes bartramii in the North Pacific Ocean
汪金涛,陈新军,雷林,高峰,官文江
摘要(Abstract):
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)1℃、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。
关键词(KeyWords): 北太平洋;柔鱼;频度统计;BP神经网络;渔情预报;中心渔场
基金项目(Foundation): 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)资助
作者(Author): 汪金涛,陈新军,雷林,高峰,官文江
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