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基于神经网络的鱼类中长期预测模型研究

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中长期渔情预报是利用渔业历史产量数据以及与鱼类生活息息相关的海洋环境因子作为预报的基础条件和基础数据,从宏观上预报未来一年或几年某种经济鱼类的资源量,已逐渐成为渔业主管部门和生产单位如何进行渔汛生产部署和管理的重要依据.针对海洋渔业应用,本文介绍在Windows XP平台上,利用C#语言和Visual Studio 2010开发环境,研制的中长期渔情预报模型,该模型利用相关性分析和BP神经网络等技术,利用海洋环境数据和渔业历史产量数据进行分析获得中长期预报模型.本文以西北太平洋柔鱼为例,应用开发的系统进行预测分析,得到的平均相对误差为13.5%,与用线性回归的结果23.2%的误差作对比,证明本系统能为渔业预测提供宏观上的技术支持.

顾怡婷

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海洋渔业 中长期预测模型 神经网络 资源评估

上海海洋大学研究生部

上海海洋大学第十四届研究生论文报告会

2012-08-01

上海

上海海洋大学第十四届研究生论文报告会论文集

73-79

2012