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利用BP神经网络标准化东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)资源丰度
被引量：
1
1
作者
林泓羽
汪金涛
陈新军
《海洋与湖沼》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1279-1287,共9页
东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)是短生命周期大洋性经济鱼类,其资源量受环境因素变化的影响较大。根据我国鱿钓船队2013~2017年在东南太平洋的生产统计数据,结合海洋环境数据包括海表面温度(SST)、海表面盐度(SSS)、叶绿素a浓度(chl...
东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)是短生命周期大洋性经济鱼类,其资源量受环境因素变化的影响较大。根据我国鱿钓船队2013~2017年在东南太平洋的生产统计数据,结合海洋环境数据包括海表面温度(SST)、海表面盐度(SSS)、叶绿素a浓度(chl a),运用BP神经网络(back propagation network)模型来标准化单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE,也称名义CPUE)。以均方误差(mean square errors,MSE)和平均相对变动值(average relative variances,ARV)为最优模型判断依据,比较隐含层节点3-10的神经网络模型,发现6-9-1结构为最优模型。用Garson算法解释模型结果,发现各输入层因子对东南太平洋茎柔鱼资源丰度影响重要度排序为chl a、SST、经度(Lon)、SSS、纬度(Lat)、月份(Month)。并作名义CPUE和标准化CPUE资源丰度对比分布图,结果显示CPUE与标准化CPUE总体分布状况基本一致,但局部区域存在明显差异,80°~85°W及10°~20°S海域适宜鱿钓生产,表明BP神经网络模型可以适用于东南太平洋茎柔鱼的CPUE标准化,从而为鱿钓渔业生产提供一定参考依据。
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关键词
BP神经网络
东南太平洋茎柔鱼
资源丰度
环境因子
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题名
利用BP神经网络标准化东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)资源丰度
被引量：
1
1
作者
林泓羽
汪金涛
陈新军
机构
上海海洋大学海洋科学学院
农业农村部大洋渔业开发重点实验室
国家远洋渔业工程技术研究中心
大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室
农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站
出处
《海洋与湖沼》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1279-1287,共9页
基金
国家自然科学基金项目,NSFC41876141号。
文摘
东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)是短生命周期大洋性经济鱼类,其资源量受环境因素变化的影响较大。根据我国鱿钓船队2013~2017年在东南太平洋的生产统计数据,结合海洋环境数据包括海表面温度(SST)、海表面盐度(SSS)、叶绿素a浓度(chl a),运用BP神经网络(back propagation network)模型来标准化单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE,也称名义CPUE)。以均方误差(mean square errors,MSE)和平均相对变动值(average relative variances,ARV)为最优模型判断依据,比较隐含层节点3-10的神经网络模型,发现6-9-1结构为最优模型。用Garson算法解释模型结果,发现各输入层因子对东南太平洋茎柔鱼资源丰度影响重要度排序为chl a、SST、经度(Lon)、SSS、纬度(Lat)、月份(Month)。并作名义CPUE和标准化CPUE资源丰度对比分布图,结果显示CPUE与标准化CPUE总体分布状况基本一致,但局部区域存在明显差异,80°~85°W及10°~20°S海域适宜鱿钓生产,表明BP神经网络模型可以适用于东南太平洋茎柔鱼的CPUE标准化,从而为鱿钓渔业生产提供一定参考依据。
关键词
BP神经网络
东南太平洋茎柔鱼
资源丰度
环境因子
Keywords
BP neural network
Dosidicus gigas in the southeast Pacific Ocean
resource abundance
environmental factors
分类号
S931 [农业科学—渔业资源]
S932 [农业科学—渔业资源]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用BP神经网络标准化东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)资源丰度
林泓羽
汪金涛
陈新军
《海洋与湖沼》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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