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基于LSTM-CMSY模型的太平洋蓝鳍金枪鱼资源量数据评估
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作者 张溢卓 王晓妍 张峰玮 《海洋渔业》 北大核心 2026年第2期155-162,共8页
针对太平洋蓝鳍金枪鱼(Thunnus orientalis)资源评估面临的国际间数据统计标准不统一、传统模型对关键参数先验分布的强依赖性、我国远洋渔业数据的时间不连续性这三大核心挑战,提出了LSTM-CMSY评估框架。框架通过融合双向长短期记忆网... 针对太平洋蓝鳍金枪鱼(Thunnus orientalis)资源评估面临的国际间数据统计标准不统一、传统模型对关键参数先验分布的强依赖性、我国远洋渔业数据的时间不连续性这三大核心挑战,提出了LSTM-CMSY评估框架。框架通过融合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)与传统Catch-MSY模型,利用深度学习估算渔获量时间序列中环境容纳系数K与捕捞压力的复杂映射关系,降低了对生物学参数历史记录信息的需求,同时创新性结合时序特征提取与种群动力学机理,通过注意力机制解析滞后关联,实现缺失数据的自适应插补与参数智能估算。验证结果表明,在96%的模拟场景中,LSTM-CMSY预测的种群参数(如最大可持续产量MSY)与传统Catch-MSY结果高度一致,其中61.9%的年份预测误差小于5%,仅1个年份(4.8%)的MAPE介于10%~20%。数据完整度低于70%时,模型预测精度仍在可接受范围(MAPE<15%)。该模型在缺失时长≤6个月的条件下仍保持稳定,证明其能有效突破数据缺失的限制。将AI时序分析应用于跨洋性金枪鱼类评估,不仅能为我国参与全球海洋资源治理、提升远洋渔业话语权奠定方法论基础,也可为数据受限情境下的科学管理提供可靠的技术路径。 展开更多
关键词 太平洋蓝鳍金枪鱼 资源评估 人工智能 lstm-cmsy模型 深度学习
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