【摘 要】
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根据1982-2012年智利捕捞竹筴鱼的年产量数据,以及厄尔尼诺指数、南方涛动指数这2个主要的海洋环境和气候因子数据,采用GAM模型分析确定影响智利捕捞海域内竹筴鱼资源量
【机 构】
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上海海洋大学海洋科学学院,上海201306
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根据1982-2012年智利捕捞竹筴鱼的年产量数据,以及厄尔尼诺指数、南方涛动指数这2个主要的海洋环境和气候因子数据,采用GAM模型分析确定影响智利捕捞海域内竹筴鱼资源量的主要的海洋环境和气候因子；利用多种BP神经网络模型对智利捕捞竹筴鱼资源量与GAM模型分析选取的主要海洋环境和气候因子进行建模拟合,预测智利捕捞竹筴鱼资源量变化.通过对2个方案,共26种不同BP神经网络模型的研究,以拟合残差、相关系数、预测标准差这3个因素综合分析,确定智利捕捞竹筴鱼的资源量变化预测的最优预报模型.研究表明,在环境因子数大干9的BP神经网络模型,拟合残差约为0.0001,相关系数大于99％,且预报标准差小于0.03,可以用来作为智利捕捞竹筴鱼资源量的预报模型.为今后深入研究预测智利捕捞竹筴鱼资源动向和可持续开发与利用提供依据.
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