基于深度學(xué)習(xí)的西北太平洋柔魚漁場(chǎng)預(yù)測(cè)

摘要： 柔魚為西北太平洋主要的經(jīng)濟(jì)頭足類物種，準(zhǔn)確判別漁場(chǎng)空間分布能夠更科學(xué)、有效地為漁業(yè)生產(chǎn)提供依據(jù)。在海洋漁業(yè)和海洋遙感的大數(shù)據(jù)時(shí)代下，如何提高模型精度、穩(wěn)定性、計(jì)算效率，提取并挖掘有價(jià)值信息成為漁場(chǎng)學(xué)研究的挑戰(zhàn)性問題。為此，本研究基于深度學(xué)習(xí)和漁場(chǎng)學(xué)理論，采用人工智能最前沿的U-Net模型，以海表面溫度(SST)為輸入因子，中心漁場(chǎng)分布為輸出因子，構(gòu)建了1998—2019年每年7... （共12頁）