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基于神经网络的北太平洋柔鱼渔场预报   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
根据1998-2004年6-11月份我国鱿钓生产数据(月份、作业船数、经纬度和日产量)以及对应的海洋环境因子数据,即5 m水层的海水温度、46 m水层的海水温度、112 m水层的海水温度、317 m水层的海水温度、叶绿素a含量以及海平面高度距平值等,以经标准化后的单位捕捞努力量渔获量(CPUE)作为中心渔场指标,采用多种BP神经网络预报模型,对北太平洋柔鱼渔场进行了分析与比较。通过对13种神经网络预报模型的比较,以及实际CPUE的验证,以拟合残差最小的预报模型作为最优预报模型,认为结构为9 7 1的BP神经网络模型相对误差仅为0.008 570,可作为北太平洋柔鱼渔场的预报模型。  相似文献
2.
试验于2009年5月~2010年3月间,在我国青海海东地区和江苏南京温室内分别设计番茄栽培试验,测定和分析作物气孔导度数据和环境数据,研究发现温室番茄气孔导度与叶片温度成正相关,与饱和水气压差和CO2浓度呈负相关,气孔导度与光合有效辐射相关不显著。在此基础上,构建基于Bp神经网络的温室番茄叶片气孔导度模拟模型。结果表明,模型对"苏粉8号"和"大红"品种的气孔导度日变化的模拟值与实测值间基于1 1线的决定系数(R2)分别为0.760和0.674,其回归估计标准误差(RMSE)分别为0.054和0.061 mol.m-2.s-1。研究建立的Bp神经网络模型模拟叶片气孔导度的精度明显高于Ball-berry模型。  相似文献
3.
针对经济系统内广泛存在非线性以及传统方法对经济系统预测精度的不足,建立了基于自适应神经模糊推理系统的国内工业总产值预测模型,计算结果表明,无论是在对训练数据拟合还是对测试数据预测方面本模型都具有较高的精度;最后应用所建模型,预测了今后若干年国内工业总产值.  相似文献
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