典型文献
基于极限学习机的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预测
文献摘要：
为提高南太平洋长鳍金枪鱼渔场预测的性能,本研究基于2000—2015年的南太平洋长鳍金枪鱼所处的渔场时空信息、渔获数量、延绳钓钩数以及3种重要的环境因子:海面温度、海面高度以及叶绿素a浓度,提出了一种基于极限学习机(ELM)的渔场预测方法.该方法首先提出了一种新型的类独热编码算法,对渔场数据进行特征数字编码;然后通过构建基于ELM的金枪鱼渔场预测模型,并通过训练学习来自适应地获取预测模型的网络参数,实现了对金枪鱼渔场的智能预测.文中的试验表明,在使用2015年南太平洋长鳍金枪鱼数据作为测试验证时,该模型取得了84.07％的总体渔场预测准确率,同时F1 Score指数达到80.9％,与常规方法相比,提高了长鳍金枪鱼渔场预测的性能.本研究为渔场预报研究提供了一种新的思路.
文献关键词：
长鳍金枪鱼;渔场预测;极限学习机;南太平洋
中图分类号：
作者姓名：
曾硕星;袁红春
作者机构：
上海海洋大学信息学院,上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]曾硕星;袁红春-.基于极限学习机的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预测)[J].渔业现代化,2022(03):99-106
A类：
渔场预测
B类：
极限学习机,南太平洋长鳍金枪鱼,时空信息,渔获,延绳钓,钓钩,环境因子,海面温度,海面高度,叶绿素,ELM,独热编码,编码算法,特征数,数字编码,训练学,网络参数,智能预测,测试验证,预测准确率,Score,常规方法,渔场预报
AB值：
0.206554
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