基于双模态深度学习模型的渔场渔情预报

为解决传统渔场渔情预测方法在处理高维复杂海洋数据时存在人工干预较多、拟合困难、精度不高的问题,提出了一种基于双模态深度学习的渔场渔情预测方法.首先,该方法将不同海洋环境因子在5° ×5°渔业作业区域范围内按照空间相对位置映射为三维矩阵.然后,分别使用卷积神经网络模型(CNN)和深度神经网络模型(DNN)对海洋环境因子和时空因子2种异构数据进行特征提取.最后,将基于时空信息的深度神经网络模型与卷积结构进行特征融合,再将融合后的特征经过全连接层进行分类.试验结果表明,双模态深度学习模型对南太平洋长鳍金枪鱼中心渔场的渔场渔情预报率达到了89.8％,较其他渔场渔情预报模型精度提高10％～30％.同时由于该模型使用卷积神经网络,可以对任意空间分辨率的海洋环境因子进行特征提取,省去了手动匹配不同空间分辨率的过程,减少了人工干预,对南太平洋长鳍金枪鱼的渔业作业与渔场渔情预报有极高的指导意义.

Fishery forecasting in the fishing ground based on dual-modal deep learn-ing model