【摘 要】
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作者针对远洋渔场渔情预报精度偏低的问题,提出一种基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型。该模型利用空间自回归对收集到的渔业历史数据进行预处理,然后通过空间聚类将所
【机 构】
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上海海洋大学信息学院,上海海洋大学海洋科学学院
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作者针对远洋渔场渔情预报精度偏低的问题,提出一种基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型。该模型利用空间自回归对收集到的渔业历史数据进行预处理,然后通过空间聚类将所有数据样本根据地理位置分划成若干个区域,最后研究每个区域中环境数据与渔获数据之间的数学关系,各自建立栖息地适宜性指数模型(Habitat Suitability Index,HSI),并以印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)为例进行验证。结果表明,本模型的均方差为0.1742,与传统线性回归方法的均方差0.2363相比,能更好地表达海洋环境数据与渔获量之间的关系,预测精度显著提高。
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