申请/专利权人：中国水产科学研究院东海水产研究所

申请日：2023-11-09

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117669798A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06F18/213;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及一种基于时空模型和年份动态滑动窗口的南极磷虾高产渔场预测模型的构建方法，其步骤包括：1获取历史的N年的南极磷虾的商业拖网渔业日志数据和与渔捞日志所对应的关键环境因子数据；2基于动态滑口窗口的方法建立不同长度的时间序列历史数据；3利用三维卷积神经网络模型和三维卷积神经网络‑卷积长短期记忆网络分别学习不同年份产量数据与环境变量间的复杂映射关系，4预测高产渔场和低产渔场的关键环境变量。本发明建立了南极磷虾高产渔场渔场方法，较好地探索了气候变化背景下历史数据的可用性和周期性等特点，提高了预测效率，可快捷、方便寻找到高产量的渔场位置，为提高生态高效捕捞南极磷虾提供参考依据。

主权项：1.基于时空模型和年份动态滑动窗口的南极磷虾高产渔场预测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取历史的N个年份的南极磷虾的商业渔业数据和与商业渔业数据对应的关键环境因子数据；2基于动态滑口窗口的方法建立不同长度的时间序列历史数据；3在不同大小的滑动窗口下，利用三维卷积神经网络模型和三维卷积神经网络-卷积长短期记忆网络分别学习不同年份产量数据与环境变量间的复杂映射关系，并对比不同模型的预测性能来选择最优预测模型；4基于最优时空模型计算不同环境变量的权重值，并通过梯度可视化方法可视化预测高产渔场和低产渔场的关键环境变量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国水产科学研究院东海水产研究所 基于时空模型和年份动态滑动窗口的南极磷虾高产渔场预测模型的构建方法

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