【论文精选】采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型学术资讯

来源：农业工程学报

《农业工程学报》2020年第36卷第24期刊载了上海海洋大学等单位朱浩朋、伍玉梅、唐峰华、靳少非、裴凯洋与崔雪森的论文——“采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型”。该研究由国家重点研发计划（项目号：2019YFD0901405）等资助。

引文信息：朱浩朋,伍玉梅,唐峰华,靳少非,裴凯洋,崔雪森.采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型[J].农业工程学报,2020,36(24):153-160.

研究目的与方法：

对远洋渔场资源和位置进行预报可以为远洋渔业生产及管理提供重要信息。该研究针对西北太平洋柔鱼渔场，利用海洋表面温度遥感信息和中国远洋渔船生产资料，基于深度学习原理，选取卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型。根据不同月份、不同通道构建了多种数据集，用于训练渔场预报模型。

结果与结论：

训练结果表明，4个通道组合的数据集的训练结果最优，渔汛早期（7-8月）、中期（9月）和后期（10-11月）测试集准确率分别为80.5%、81.5%和81.4%。以2015年的真实渔场数据对模型进行验证，模型的平均召回率为82.3%，平均精确率为66.6%，F1得分平均值为73.1%，预测的高产渔区与实际作业的高单位捕捞努力量渔获量区基本匹配。该研究构建的渔场预报模型可以获得较好的准确率，可为其他鱼种的渔场预报模型构建提供思路。