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基于被动水声信号的淡水鱼混合数量预测
引用本文:
杨咏文,黄汉英,冯婉娴,李路,熊善柏,赵思明.基于被动水声信号的淡水鱼混合数量预测[J].华中农业大学学报,2020,39(5):147-152.
作者姓名:
杨咏文
黄汉英
冯婉娴
李路
熊善柏
赵思明
作者单位:
华中农业大学工学院,武汉 430070;华中农业大学食品科学技术学院,武汉 430070
基金项目:
国家重点研发计划重点专项子项目(2018YFC1604001);国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-45-27)
摘 要:
针对淡水鱼数量评估问题,通过水听器和声学记录仪采集鳊(Parabramis pekinensis)和鲫(Carassius auratus)在相同比例、不同混合数量下的水声信号,提取54个特征参数,进行相关性分析,挑选与淡水鱼混合数量显著相关的特征参数,采用Rank-RS法进行样本划分,建立多元线性回归模型,并与偏最小二乘回归模型的预测效果进行比较。结果显示,平均Mel频率倒谱系数与淡水鱼混合数量的相关性整体上最显著,多元线性回归模型的拟合效果较好,预测模型R〖DD(-*2〗—〖DD)〗2为0.950,RPD为4.492,说明所建立的模型适用于淡水鱼混合数量预测,将被动水声技术应用于淡水鱼数量研究具有一定的可行性。
关 键 词:
被动水声信号
渔业资源评估
混合数量预测
淡水鱼
多元线性回归
预测模型
鳊
鲫
收稿时间:
2019/12/13 0:00:00
Mixed quantities prediction of freshwater fish based on passive underwater
Abstract:
Keywords:
passive underwater acoustic signal
fishery resource assessment
quantities prediction
freshwater fish
multiple linear regression
Parabramis pekinensis
Carassius auratus
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