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摘要：本发明涉及基于时间序列模型的西北太平洋柔鱼资源丰度预测方法，属于海洋渔情分析处理技术领域，包括如下步骤：将西北太平洋柔鱼历年渔获数据划分为训练集和测试集，用单位捕捞努力量渔获量表征资源丰度，计算每个捕捞点位和月平均单位捕捞努力量渔获量；对训练集数据进行单位根检验以满足平稳性要求；以训练集数据建立季节性单一自回归移动平均模型；结合柔鱼产卵场和索饵场的数据建立季节性多协变量自回归移动平均模型；用测试集对模型进行残差的白噪声检验、拟合度及预测精度筛选评估，得到最优模型；使用最优模型进行西北太平洋柔鱼资源丰度预测。本发明建立了更精确的资源丰度预测模型，能做到更准确的西北太平洋柔鱼资源丰度预测。
主权项：1.基于时间序列模型的西北太平洋柔鱼资源丰度预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：将西北太平洋柔鱼历年渔获数据划分为训练集和测试集，用单位捕捞努力量渔获量表征西北太平洋柔鱼资源丰度，计算每个捕捞点位的捕捞努力量渔获量和月平均单位捕捞努力量渔获量；步骤2：对训练集数据进行单位根检验以满足平稳性要求；步骤3：以训练集数据建立季节性单一自回归移动平均模型；步骤4：以季节性单一自回归移动平均模型为基础，结合柔鱼产卵场的海表面温度SSTs、海表面盐度SSSs、海表叶绿素浓度Chl_as、海表面高度SSHS、混合层深度MLDS、海表含氧量O2S以及索饵场的SSTF、SSSF、Chl_aF、SSHF、MLDF、O2F值，建立季节性多协变量自回归移动平均模型；步骤5：用测试集对季节性多协变量自回归移动平均模型进行残差的白噪声检验、拟合度及预测精度筛选评估，得到最优模型；步骤6：使用最优模型进行西北太平洋柔鱼资源丰度预测。
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百度查询： 上海海洋大学 基于时间序列模型的西北太平洋柔鱼资源丰度预测方法
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