基于模糊rbf的渔场栖息地指数预测模型研究

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1、学校代码：10264研究生学号：M090501539上海海洋大学硕士学位论文题目：基于模糊RBF的渔场栖息地指数预测模型研究StudyonFuzzyRBFNNModelfor英文题目：ForecastingFisheryHabitatSuitabilityIndex专业：计算机应用技术研究方向：智能计算姓名：沈晓倩指导教师：袁红春二O一二年一月七日上海海洋大学硕士学位论文上海海洋大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经明确注明和引

2、用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日上海海洋大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权上海海洋大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保

3、密■学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日上海海洋大学硕士学位论文上海海洋大学硕士学位论文答辩委员会成员名单姓名工作单位职称备注刘广钟上海海事大学教授主席陈明上海海洋大学教授委员印润远上海海洋大学教授委员郑永德上海海洋大学研究员秘书上海海洋大学答辩地点答辩日期2012/1/5信息学院306室上海海洋大学硕士学位论文基于模糊RBF的渔场栖息地指数预测模型研究摘要作为我国渔业的有机组成部分，海洋渔业同样在国民经济中占据重要地位。由于全球范围内海域的过度捕捞和严重的环境污染，目前底层鱼类的资源已经遭到严重破坏，与此同时头足

4、类鱼类的产量并没有受到影响，反而有所上升。于是,金枪鱼渔业，特别是以大洋性金枪鱼类为捕捞对象的渔业正倍受各渔业国家的青睐，不少渔业发达国家争相捕捞。大眼金枪鱼，又称肥壮金枪鱼，是大洋性洄游鱼类，较多见于集群活动。大眼金枪鱼主要分布于大西洋、印度洋和太平洋的热带与亚热带水域。金枪鱼延绳钓渔业的历史可以追溯到18世纪的日本。在1907年渔船更新后，作业范围扩展到距岸50海里以上的海域。至二十世纪中叶，基于渔船的改进，设备革新，钓捕技术日益完善等，渔船迅速扩大。之后韩国，中国台湾，印尼等国家和地区纷纷进入印度洋大规模钓捕金枪鱼。随着长期的海

5、上作业和钓捕实践，我国水产工作者积累了大量的海洋渔获数据，但苦于无从下手处理和分析，许多捕捞海域的圈定和捕捞时间的确定大多数是根据自身的经验，没有相关的数理分析加以支持。这导致我国长期处于盲目捕捞，出海造成的成本较高的情况。如果能提前了解渔场的情况，并对渔场渔情做理论分析以及进行预测，则可为远洋渔业提供有力支持，节省时间。由此，考虑到水产工IV上海海洋大学硕士学位论文作者的实际需要，开展金枪鱼渔场渔情预测研究是非常重要的。鉴于现有水产工作者对于远洋渔业鱼种的渔情预报的研究，本文总结了它们存在的一些问题。首先，多元回归分析法常被用来作为

6、传统渔情预测模型的理论工具，但是研究者忽略了海洋数据本身存在的特性，即因变量与因变量之间不是简单的独立可分，相互影响是时常存在的。而多元回归分析的首要假设就是因变量之间的独立性。其次，海洋环境因子较为复杂，现有的渔情预测模型大多包含的环境因子较少，仅有水温和海面高度数据。这势必会对渔情预测模型的精度产生影响。现在急需要考虑一些对渔获量有重大影响的因子。再有，目前大多数的渔情预测模型是一种关系型模型，即考虑了海洋环境因子和产量之间的关系。而现有领域专家的专业知识能够为预测模型的建模提供更多指导意义，但目前使用率不高。最后，径向基神经网络

7、存在的优点已经被许多学者加以验证，但是针对其具有的神经网络的黑箱性质的研究，大多是停留在专家系统，或是利用其它系统模拟得出。很少有研究者尝试从神经网络本身挖掘规则。虽然神经网络的发展时间较长，理论较为完善。但是目前研究者大多采用模型仿真实验的方式模拟假设，这极大的限制了神经网络应用于实际的能力。因此，如何将神经网络的理论真正应用到实际也是值得研究的问题。本文主要研究的内容是，根据收集到的印度洋金枪鱼作业钩数、产量数据和海洋环境因子数据(海水温度、叶绿素浓度和海面高度)以及渔业方面专业领域知识利用径向基神经网络加以学习，并提取渔业知识。

8、分析印度洋金枪鱼的栖息地指V上海海洋大学硕士学位论文数，最终得到较好的渔情预测模型。这个预测模型系统可以用来指导渔业生产和钓捕活动，探索和发现渔场分布。主要研究内容为以下几个方面：（1）知识挖掘算法对比研究。现有的知识挖