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-论文.pdf

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1、第34卷第3期广东海洋大学学报VbI_34NO．32014年6月JournalofGuangdongOceanUniversityJun．20l4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汪金涛，陈新军1,2,3,4，雷林一，高峰1,2,3，官文江’。(1．上海海洋大学海洋科学学院，上海201306；2．大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室，上海2013063．国家远洋渔业工程技术研究中心，上海201306；4．远洋渔业协同创新中心，上海201306)摘要：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℃

2、、海面高度(SSH)为1cm、叶绿素a浓度(CHL．a)为0．1mg／m的间距，分析作业产量、CPUE与SST、SSH、CHLa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：北太平洋；柔鱼；频度统计；BP神经网络；渔

3、情预报；中心渔场中图分类号：$934文献标志码：A文章编号：1673．9159(2014)03．0082—06ComparisonsBetweentwoForecastingModelsofFishingGroundBasedonFrequencyStatisticsandNeuralNetworkforOmmastrephesbartramKintheNorthPacificOceanWANGJin．tao，CHENXin-jun，，，l，LEILin'，。，GAOFeng，。GUANWen-jiang，，，(1．CollegeofMarineScienceso

4、fShanghaiOceanUniversity，Shanghai201306，China；2．TheKeyLaboratoryofSustainableExploitationofOceanicFisheriesResources，ShanghaiOceanUniversity，MinistryofEducation，Shanghai201306，China；3．NationalDistant-waterFisheriesEngineeringResearchCenter，ShanghaiOceanUniversity，Shanghai201306，China；

5、4．CollaborativeInnovationCenterforDistant—waterFisheries，Shangha201306，China)Abstract：OmmastrephesbartramiiisanimportanttargetspeciesforChinesesquidjiggingfleetsintheNorthPacific，andtheaccurateforecastingoffishinggroundcanprovidebetterscientificguidanceforfishingactivities．BasedontheC

6、hinesesquidfishingproductiondataandremotesensingenvironmentaldata，thearticleanalyzedtherelationsoftheproductions，dailycatch(CPUE)andtheseasurfacetemperature(SST)，seasurfaceheight(SSH)，chlorophyll-a(CHL—a)，togetthesuitablerangeofenvironmentfactorsofsuitablefishinggroundaccordingtothel。

7、intervalofSSlcminterva1ofSSH，0．1mg／minterva1ofCHL．a．Alsothespatia1distributionmodelofBPneuralnetworkwasestablished．收稿日期：2014—04—01基金项目：国家863计划(2Ol2AA092303)；国家发改委产业化专项(2159999)；上海市科技创新行动计划(1223l2039O("和国家科技支撑计划(2013BAD13B01)资助第一作者：汪金涛(1987一)，男，博士研究生，研究方向为渔业资源学。E—mail：waninta00510@163．

8、com通信