文献类型： 中文期刊
作者： 毛江美 1 ; 陈新军 2 ; 余景 2 ;
作者机构： 1.上海海洋大学海洋科学学院
2.上海海洋大学海洋科学学院;中国水产科学研究院南海水产研究所;上海海洋大学大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室;国家远洋渔业工程技术研究中心
关键词： 长鳍金枪鱼;神经网络;CPUE;中心渔场;南太平洋
期刊名称： 海洋学报
ISSN： 0253-4193
年卷期： 2016 年 38 卷 10 期
页码： 34-43
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 南太平洋长鳍金枪鱼是我国远洋渔业的重点捕捞对象,对南太平洋长鳍金枪鱼进行准确的渔场预报,可以提高捕捞效率,提高渔业的生产能力。本研究根据1993-2010年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓生产数据以及海洋卫星遥感数据(海水表面温度,SST;海面高度,SSH)和ENSO(ElNinoSouthern Oscillation)指标,采用DPS(data processing system)数据处理系统中的BP人工神经网络模型,以渔获产量(单位时间的渔获尾数)和单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch per unit of effort)分别作为中心渔场的表征因子,并作为BP模型的输出因子,以月、经度、纬度、SST、SSH和ENSO指标等作为输入因子,分别构建4-3-1,5-4-1,5-3-1,6-5-1,6-4-1,6-3-1等BP模型结构,比较渔场预报模型优劣。研究结果表明,以CPUE作为输出因子的BP人工神经网络结构总体上较优,其中以6-4-1模型结构为最优,相对误差只有0.006 41。研究认为,以CPUE为输出因子的6-4-1结构的人工神经网络模型,能够准确预报南太平洋长鳍金枪鱼的渔场位置。
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