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1.
采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型 总被引:2,自引:2,他引:0
对远洋渔场资源和位置进行预报可以为远洋渔业生产及管理提供重要信息。该研究针对西北太平洋柔鱼渔场,利用海洋表面温度遥感信息和中国远洋渔船生产资料,基于深度学习原理,选取卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型。根据不同月份、不同通道构建了多种数据集,用于训练渔场预报模型。训练结果表明,4个通道组合的数据集的训练结果最优,渔汛早期(7-8月)、中期(9月)和后期(10-11月)测试样本的准确率分别为80.5%、81.5%和81.4%。以2015年的真实渔场数据对模型进行验证,模型的平均召回率为82.3%,平均精确率为66.6%,F1得分平均值为73.1%,预测的高产渔区与实际作业的高单位捕捞努力量渔获量区基本匹配。该研究构建的渔场预报模型可以获得较好的准确率,可为其他鱼种的渔场预报模型构建提供新的思路。 相似文献
3.
为了解乳山湾近岸海域重金属污染情况及养殖贝类对重金属富集情况,按春、夏、秋、冬四个航次采集湾内和湾外的表层海水,并于秋季采集湾内养殖的太平洋牡蛎(Crassostrea gigas)分析海水及牡蛎体内Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、As、Hg等7种重金属含量,评价海水质量与养殖贝类的食用安全。结果表明:乳山湾湾内湾外海域水质较好,除冬季Zn以及春、秋两季的Hg符合二类海水水质标准,其余点位均符合一类海水水质标准,海水水质为"清洁"。乳山湾湾内和湾外沉积物中各重金属的含量均低于第一类海洋沉积物标准,没有受到明显的污染。乳山湾内养殖牡蛎体内Cd和Zn的浓度远远高于湾内水体中重金属的浓度,表明太平洋牡蛎对重金属具有较强的富集作用,但仍符合二类海洋生物质量标准。 相似文献
4.
基于神经网络的东南太平洋茎柔鱼渔场预报模型的建立及解释 总被引:6,自引:0,他引:6
东南太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)是我国鱿钓船的重要捕捞对象。准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要内容。本文根据2006~2009年我国远洋船队东南太平洋秘鲁茎柔鱼生产统计数据(月份、经度、纬度)及遥感获得的表温、Nio 3.4区海表温度异常、海面高度资料,利用反向传播(EBP)神经网络建立秘鲁茎柔鱼中心渔场预报模型。在此基础上,尝试使用神经网络解释图(neural interpretation diagram)、自变量相关(independent variable relevance)、灵敏度分析(sensitivity analyses)三种方法解释EBP模型权重,推断东南太平洋茎柔鱼中心渔场形成的主要影响因子。结果认为,影响中心渔场的3个主要影响因子为Nio 3.4区海表温度异常、表温和纬度,其贡献率分别为28.95%、22.1%和19.68%。利用EBP神经网络建立的预报模型不仅在预报精度上达到要求,而且能够很好地解释秘鲁茎柔鱼中心渔场的形成机制。 相似文献
5.
浩瀚的太平洋碧波万里,一只短尾信天翁在海天之间嬉戏。时而在高空滑翔,时而俯冲直下,接触波浪的刹那又直冲高空,一双长而狭窄的翅膀却一直静静张开着。短尾信天翁借助风力翱翔的技巧非常高超, 相似文献
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