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申请/专利权人：上海海洋大学

摘要：本发明公开了一种基于原位遥感信息的远洋渔类生境分布预测方法及其应用，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的包括遥感反射比和亮温在内的原位遥感信息得到时间段A内海域B鱼类C的时空同步的CPUE与原位遥感信息的数据；针对任意1～m种原位遥感信息利用BP神经网络建立多个CPUE预测模型，使用所得数据训练并测试建立的各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的原位遥感信息输入最终预测模型完成预测。本发明的预测方法，首次提出直接以原位遥感信息作为模型因子考察CPUE，其与传统方法相比，既避免因海洋环境因子提取损失必要的海洋信息，又提高了预测精度。

主权项：1.基于原位遥感信息的远洋渔类生境分布预测方法，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的包括遥感反射比和亮温在内的原位遥感信息得到时间段A内海域B鱼类C的时空同步的CPUE与原位遥感信息的数据，按照1、2、3……m的次序依次对所有类别的原位遥感信息进行编号，将这些原位遥感信息依次记为x1、x2、x3……xm；然后，针对x1、x2、x3……xm中的任意1～m种原位遥感信息利用BP神经网络建立至多2m-1个CPUE预测模型，使用所得数据训练并测试建立的各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的原位遥感信息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、时间段A内海域B的原位遥感信息的数据以及时间段A内海域B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、海洋环境因子与原位遥感信息的数据，所述原位遥感信息包括遥感反射比和亮温，按照1、2、3……m的次序依次对所有类别的原位遥感信息及海洋环境因子进行编号，将这些原位遥感信息及海洋环境因子依次记为x1、x2、x3……xm；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、海洋环境因子与原位遥感信息的数据分为训练集和测试集；3针对x1、x2、x3……xn中的任意1～n种原位遥感信息及海洋环境因子利用BP神经网络建立至多2n-1个CPUE预测模型；4使用训练集训练各CPUE预测模型并使用测试集对各CPUE预测模型进行测试，选取精度最高的模型作为最终预测模型；5将待预测时间段内海域B鱼类C的最终预测模型所需的原位遥感信息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。

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百度查询： 上海海洋大学 基于原位遥感信息的远洋渔类生境分布预测方法及其应用