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龙图腾网获悉中国水产科学研究院珠江水产研究所申请的专利一种预测鳗鲡种苗资源量的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117235486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311281835.4，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权一种预测鳗鲡种苗资源量的方法是由帅方敏;李捷设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测鳗鲡种苗资源量的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种预测鳗鲡种苗资源量的方法，包括：获取初始因素，并对初始因素进行筛选，得到影响因素，根据影响因素获取历史数据，构建广义线性模型和非线性模型；通过历史数据对广义线性模型和非线性模型进行优化及验证，根据影响因素获取当前数据，通过验证后的广义线性模型和非线性模型对当前数据进行预测，并对预测结果进行加权结合，生成鳗鲡种苗资源量预测结果。通过上述技术方案，本发明能够有效且普遍适用的对河口鳗鲡种苗资源量进行预测。

本发明授权一种预测鳗鲡种苗资源量的方法在权利要求书中公布了：1.一种预测鳗鲡种苗资源量的方法，其特征在于，包括： 获取初始因素，并对初始因素进行筛选，得到影响因素，根据影响因素获取历史数据，构建广义线性模型和非线性模型； 通过历史数据对广义线性模型和非线性模型进行优化及验证； 根据影响因素获取当前数据，通过验证后的广义线性模型和非线性模型对当前数据进行预测，并对预测结果进行加权结合，生成鳗鲡种苗资源量预测结果； 对初始因素筛选过程包括：根据初始因素和鳗鲡种苗资源量，生成初始序列和资源量序列；对所述初始序列和资源量序列进行对应位置元素的插值计算，根据差值计算结果，生成两级最大差值和两级最小差值；根据两级最大差值和两级最小差值，计算初始序列和资源量序列的相关系数；根据相关系数计算关联程度；根据关联程度对初始因素进行筛选； 所述影响因素包括潮差、月距和水温； 所述广义线性模型为：CPUE＝β0+β1潮差+β2月距+β3水温，其中β0为截距；β1、β2、β3表示回归系数，分别表示潮差、月距和水温对鳗鲡种苗CPUE的影响程度； 其中非线性模型采用深度学习模型，其中深度学习模型为DNN模型； 所述深度学习模型包括输入层、两个连续的隐藏层和输出层，其中各层的神经元依次为3、5、5、1。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国水产科学研究院珠江水产研究所，其通讯地址为：510385 广东省广州市荔湾区芳村西塱兴渔路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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