典型文献
基于机器学习的中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场预报模型
文献摘要：
为提供准确的中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场预报信息,该研究利用2008-2019年中国水产集团43艘远洋延绳钓渔船在中西太平洋海域(0°～30°S;110°E～170°W)作业的渔业数据,通过方差膨胀因子筛选、归一化处理,选取时空因子、海洋环境因子及大尺度气候数据等共35种特征因子,构建了一种随机森林和极端梯度提升决策树相结合的XGBRF模型,并利用五折交叉验证法确定最佳参数,选择逻辑回归、分类与回归树、K最近邻、自适应增强、梯度提升决策树、极端梯度提升决策树和随机森林等模型作为对照,建立8种黄鳍金枪鱼渔场预测模型并进行模型间的比较分析.结果表明,XGBRF模型对中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场的预测性能比其他模型更好,其准确率、渔场召回率、渔场F1得分、非渔场查准率和曲线下面积值AUC均最高,分别为75.39％、87.36％、82.64％、66.32％和79.48％,且模型的受试者工作特征曲线ROC更靠近左上角;海表温度是影响中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场分布最重要的环境因子,其他因子依次是300 m水层温度、50 m水层盐度、叶绿素a浓度、南方涛动指数以及表层盐度因子,时空因子和其余大尺度气候因子的影响程度较低;基于XGBRF预报模型得到的渔场预测结果与实际作业范围总体一致.XGBRF集成模型对中西太平洋海域黄鳍金枪鱼的渔场预报具有较好的效果,可为渔场预报提供参考.
文献关键词：
机器学习;模型;中西太平洋;黄鳍金枪鱼;渔场预报
中图分类号：
作者姓名：
张聪;周为峰;唐峰华;石永闯;樊伟
作者机构：
中国水产科学研究院东海水产研究所,上海 200090;中国农业科学院研究生院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]张聪;周为峰;唐峰华;石永闯;樊伟-.基于机器学习的中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场预报模型)[J].农业工程学报,2022(15):330-338
A类：
XGBRF,渔场预测
B类：
基于机器学习,中西太平洋,黄鳍金枪鱼,渔场预报,预报模型,报信,研究利用,远洋,延绳钓,渔船,海域,渔业,膨胀因子,因子筛选,归一化处理,海洋环境,环境因子,特征因子,极端梯度提升,梯度提升决策树,五折交叉验证,交叉验证法,最佳参数,逻辑回归,分类与回归树,最近邻,自适应增强,预测性能,性能比,召回率,查准率,受试者工作特征曲线,左上角,海表温度,渔场分布,水层温度,叶绿素,涛动指数,表层盐度,大尺度气候因子,作业范围,集成模型
AB值：
0.245397
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