【摘 要】
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中西太平洋是鲣鱼围网的重要作业海域,准确预报该海域的中心渔场有利于提高捕捞效率.本文根据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、空间、海洋环境(包
【机 构】
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上海海洋大学海洋科学学院,上海201306 上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;农业部大洋
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中西太平洋是鲣鱼围网的重要作业海域,准确预报该海域的中心渔场有利于提高捕捞效率.本文根据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、空间、海洋环境(包括海表温度SST,海面高度SSH,Ni(n)o3.4区海表温度距平值,叶绿素浓度Chla)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.研究结果认为,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小,说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、Ni(n)o3.4区SSTA、Chla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最高,影响因子的重要性从高到低依次是经度、Chla、SST、纬度、Ni(n)o3.4区SSTA、SSH、月份.
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