买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：上海海洋大学

摘要：本发明公开了一种综合多源卫星遥感预测远洋渔业资源丰度的方法及其应用，预测方法：处理时间段A内海域B鱼类C的生产统计数据及时间段A内海域B的多源卫星遥感获取的包括海水质量变化和地转流在内的海洋环境因子的数据得到时间段A内海域B鱼类C的时空同步的CPUE与海洋环境因子的数据；使用所得数据训练并测试基于BP神经网络建立的CPUE预测模型得到最终预测模型；将待预测时间段内海域B鱼类C的海洋环境因子输入最终预测模型即可完成对待预测时间段内海域B鱼类C的CPUE的预测。本发明的预测方法，首次提出以海水质量变化和地转流作为海洋环境因子，不仅提高了预测精度，而且提高了预测稳定性，极具应用前景。

主权项：1.综合多源卫星遥感预测远洋渔业资源丰度的方法，其特征在于，首先，处理时间段A内海域B鱼类C的生产统计数据及时间段A内海域B的多源卫星遥感获取的包括海水质量变化和地转流在内的海洋环境因子的数据得到时间段A内海域B鱼类C的时空同步的CPUE与海洋环境因子的数据；然后，使用所得数据训练并测试基于BP神经网络建立的CPUE预测模型得到最终预测模型；最后，将待预测时间段内海域B鱼类C的海洋环境因子输入最终预测模型即可完成对待预测时间段内海域B鱼类C的CPUE的预测；步骤如下：1对时间段A内海域B鱼类C的生产统计数据及时间段A内海域B的多源卫星遥感获取的海洋环境因子的数据进行处理，获取时间段A内海域B鱼类C的时空同步的CPUE与海洋环境因子的数据，所述海洋环境因子包括海水质量变化和地转流；2将步骤1获取的时间段A内海域B鱼类C的时空同步的CPUE与海洋环境因子的数据分为训练集和测试集；3从训练集中选取训练样本，判断训练集中训练样本是否已经全部被选取过；4训练集中训练样本未被全部被选取过，则采用步骤3选取的训练样本对基于BP神经网络建立的CPUE预测模型进行训练，所述CPUE预测模型的输入为海洋环境因子，输出为CPUE，反之，则以前次训练得到的CPUE预测模型作为最终预测模型；5从测试集中选取测试样本，将测试样本的海洋环境因子输入步骤4训练得到的CPUE预测模型得到该测试样本的测试CPUE；6测试样本的测试CPUE与测试样本的真实CPUE的偏差小于阈值I，则该CPUE预测模型即为最终预测模型，反之，则调整BP神经网络的参数并返回步骤3；7获取待预测时间段内海域B鱼类C的海洋环境因子，将其输入到最终预测模型可得待预测时间段内海域B鱼类C的资源丰度，进而完成对远洋渔业资源丰度的预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海海洋大学 综合多源卫星遥感预测远洋渔业资源丰度的方法及其应用