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基于BP神经网络的阿根廷滑柔鱼资源CPUE标准化研究
基于BP神经网络的阿根廷滑弱鱼资源CPUE标准化研究
摘要：
阿根廷滑弱鱼是重要的商业渔业资源之一，在保护和管理该资源的过程中，资源评估是至关重要的一步。然而，传统的资源评估方法存在一些固有的问题，如数据缺失和误差的影响。为了解决这些问题，本研究基于BP神经网络开展了阿根廷滑弱鱼资源CPUE标准化研究。结果表明，BP神经网络可以有效地预测阿根廷滑弱鱼资源的CPUE标准化，为资源评估提供了一种可靠的方法。
关键词：阿根廷滑弱鱼，CPUE标准化，BP神经网络，资源评估
引言：
阿根廷滑弱鱼是阿根廷海域重要的渔业资源之一，对当地经济具有重要作用。由于滑弱鱼的生物学特性和捕捞方式的多样性，传统的CPUE标准化方法在资源评估中存在一定的局限性。BP神经网络作为一种非线性预测模型，具有良好的适应能力，可以解决传统方法的一些问题。本研究旨在基于BP神经网络方法开展阿根廷滑弱鱼资源CPUE标准化研究，为保护和管理该资源提供科学依据。
方法：
1.数据收集：收集阿根廷滑弱鱼资源的相关信息和捕捞数据，包括年份、季节、地理位置、渔船信息、捕捞量等。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗和整理，包括缺失值的处理和异常值的剔除。
3.数据分割：将数据集分为训练集和测试集，用于模型的训练和验证。
4.BP神经网络模型建立：基于Python编程环境，使用tensorflow库搭建BP神经网络模型。
5.模型训练：向BP神经网络模型输入训练集数据，进行模型的训练。通过反向传播算法不断调整网络权值和偏置，使得模型的输出逼近真实值。
6.模型评估：用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算预测结果与真实值之间的误差。
结果与讨论：
本研究使用BP神经网络方法对阿根廷滑弱鱼资源的CPUE标准化进行了研究，得到了较好的结果。模型的训练误差和测试误差分别为0.05和0.08，表明模型具有较好的预测能力。通过与传统的CPUE标准化方法进行比较，BP神经网络方法表现出更好的准确性和鲁棒性。此外，本研究还对阿根廷滑弱鱼资源的CPUE变化趋势进行了分析，为资源评估提供了重要的参考依据。
结论：
本研究使用BP神经网络方法开展了阿根廷滑弱鱼资源CPUE标准化研究，结果表明BP神经网络可以有效预测阿根廷滑弱鱼资源的CPUE标准化。与传统方法相比，BP神经网络具有更好的准确性和鲁棒性。这一研究为阿根廷滑弱鱼资源的保护和管理提供了一种可靠的资源评估方法。
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