基于支持向量机的西北太平洋柔鱼渔场预报模型构建

摘要：

柔鱼(Ommastrephes bartramii是中国在西北太平洋主要的鱿钓捕捞对象.准确预报柔鱼渔场,对减少寻鱼时间、节省油料和提高渔获产量均有积极的意义.该研究将2002年～2012年中国在西北太平洋鱿钓产量数据、渔场时空数据以及海表温度、叶绿素a浓度、表温梯度强度和叶绿素梯度强度等海洋环境因子作为训练数据,基于支持向量机(support vector machine,SVM)的方法,建立了以月为时间分辨率、0.5°×0.5°为空间分辨率的西北太平洋柔鱼渔场的预报模型.该模型以径向基函数(RBF)为核函数,利用10折交叉验证和网格选优法,确定了最优惩罚项因子和核函数参数值的组合(C,y),分别为1.41和2.83,样本分类精度达73.6％.利用2013年7月～11月环境数据,对模型进行了精度检验,预报准确率为53.4％～ 60.0％,平均准确率为57.4％.研究认为,在训练数据不够充分的条件下,SVM模型可成为西北太平洋柔鱼渔场预报的一个有效手段.

关键词：柔鱼、渔场预报、支持向量机、西北太平洋

所属期刊栏目：12

分类号：S931.3(水产资源)

资助基金：国家科技支撑计划项目2013BAD13B01;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目2015T07

在线出版日期：2016-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-7