徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在漁場預(yù)測中應(yīng)用研究.pdf

1、水產(chǎn)業(yè)是世界農(nóng)業(yè)的重要組成部分。最近，隨著其作為全世界給養(yǎng)之源的角色愈發(fā)提高，海洋己得到國內(nèi)外的關(guān)注。隨著世界人口不斷增加，所有人的營養(yǎng)都有賴于海洋的自然資源。世界渴望取得有關(guān)漁業(yè)的寶貴知識，并在當(dāng)代信息及科技領(lǐng)域發(fā)展的基礎(chǔ)上，進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確地漁業(yè)預(yù)測。因此，提供這樣的生產(chǎn)模型以使?jié)O業(yè)信息高效、準(zhǔn)確，遠(yuǎn)洋漁業(yè)高產(chǎn)，并通過情報部門促進(jìn)海洋漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展已成為研究的重要課題。
　　 在一定的水域及時期內(nèi)，漁業(yè)預(yù)測涉及海洋資源的不同

2、層面，例如捕魚季節(jié)、漁場、魚的質(zhì)量和數(shù)量以及捕撈。準(zhǔn)確、高效的漁業(yè)預(yù)測可為漁業(yè)主管部門和生產(chǎn)單位提供科學(xué)論證以在捕魚季節(jié)獲得高效的生產(chǎn)部署和生產(chǎn)管理。
　　 本研究提出將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于漁場預(yù)測。這種網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練速度快、學(xué)習(xí)精度高等優(yōu)點，從而在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)如：圖像處理，語音識別，醫(yī)療診斷，時間序列分析及預(yù)測。
　　 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以看作一個3層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它有一個輸入層和一個輸出層。在輸入層和輸出層之間有一

3、層隱層神經(jīng)元。在每一個隱層神經(jīng)元內(nèi)，非線形映射功能通過徑向基函數(shù)實現(xiàn)。徑向基函數(shù)的參數(shù)包括中心位置、寬度和權(quán)重。RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)通常要經(jīng)歷兩個階段。首先，確定隱單元數(shù)，每個隱單位是由其中心位置和寬度的值來確定。在本研究中，最初所有的輸入都作為備選中心位置和寬度，然后，根據(jù)每個備選中心位置計算出與之匹配的MSE（均方誤差）。其中具有最小MSE的中心位置被選為中心指標(biāo)。然后，運用正交最小二乘法以確定隱層到輸出層之間的權(quán)重。
　　 在西

4、南大西洋阿根廷滑柔魚生產(chǎn)統(tǒng)計和環(huán)境數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，驗證了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原型系統(tǒng)在漁場棲息地指數(shù)預(yù)測方面的應(yīng)用。在本研究中，共運用了6個漁場影響因子，他們分別是月份（在此期間發(fā)生魚類捕撈量）、經(jīng)度和緯度，海表溫度(SST)，海面高度(SSH)和葉綠素濃度。得到的預(yù)測值以漁場棲息地指數(shù)的方式呈現(xiàn)，它是由兩個不同的指數(shù)計算而來的-作業(yè)次數(shù)和日均產(chǎn)量。
　　 本研究還對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多元線性回歸進(jìn)行了比較實驗。利用上述提到的環(huán)境因