连续型Schaefer产量模型和BP网络模型在渔业中的应用研究

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连续型Schaefer产量模型和BP网络模型在渔业中的应用研究

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毕业论文范文题目：连续型Schaefer产量模型和BP网络模型在渔业中的应用研究，论文范文关键词：连续型Schaefer产量模型和BP网络模型在渔业中的应用研究
连续型Schaefer产量模型和BP网络模型在渔业中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在渔业资源评估中,传统的评估模型有产量模型、消耗模型和年龄结构模型。随着计算机技术的发展,地理信息系统、遥感技术和人工神经网络技术型等逐步应用到渔业资源的评估和预测当中。剩余产量模型(surplusproductionmodel)是现代渔业资源评估和管理的主要理论模型之一。该模型不像动态模型考虑资源群体的年龄结构等因素,它把资源群体的补充、生长和自然死亡综合起来作为资源群体大小的一个单变函数进行分析,然后推导出我们所需要的剩余产量模型的数学公式。剩余产量模型(surplusproductionmodel)具有（本文此处忽略..）简单的形式和所需数据和参数相对较少的特点,在渔业研究中可以被简单的应用,并且它估计的管理参数(最大持续产量和最佳捕捞努力量)比较容易得出和理解,为渔业动态研究提供不同的思路。BP网络模型是近年来新兴的评估方法,因其高度并行性、自适性和自学习功能而备受人们关注。本研究以丹江口水库翘嘴鲌资源和东海区总渔获量为例,对连续型Schaefer模型和BP网络模型进行了比较研究,研究内容和主要结果如下:(1)利用连续型Schaefer模型及丹江口水库翘嘴鲌的产量和捕捞努力量估算B_i(初始生物量)、r(种群内禀增长率)、K(最大环境容（本文此处忽略..）纳量)、q(可捕系数),MSY(最大可持续产量)和相应的f_(MSY)(最适捕捞努力量),得到结果为:B_1=186302kg,r=0.1965,K=2200429kg,q=0.2123,MSY=113216kg,f_(MSY)=458172。(2)利用连续型Schaefer模型对东海区总渔获量进行评估,估算结果为:B_1=12236567t,K=29546790,q=0.398,MSY=4109876t,f_(MSY)=13.63。(3)利用BP神经网络模型建立丹江口水库翘嘴鲌渔获量预测系统,利用1981～1985年渔获量作为可信度比较指标,估算结果为:1981～1985年渔获量预测值分别为108150kg,119339kg,126845kg,114010kg,109652kg。(4)利用BP神经网络模型建立东海区年总渔获量预测系统,利用1991～1995年渔获量作为可信度比较指标（略..）,估算结果为:1991～1995年渔获量预测值分别为4094768t,4709258t,5349900t,6349296t,7314227t。(5)比较两种模型在不同渔业应用中的评价结果准确度。参数估计偏差值为:在丹江口水库中,B_1:9.7,r:2.7,K:3.9,q:2.3,MSY:1.6,f_(MSY):1.0;在东海区渔业中:B_1:17,r:8.8,K:12,q:7.5,MSY:1.7,f_(MSY):1.3。渔获量预测值与真实值之间的误差率结果为:在丹江口水库中,1981～1985年依次是0.0672,0.0621,0.0503,0.0341,0.0485;在东海区渔业中,1991～1995年依次是0.0040,0.0521,0.0745,0.0736,0.0767。

以上为本篇毕业论文范文连续型Schaefer产量模型和BP网络模型在渔业中的应用研究的介绍部分。

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