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基于集成学习的大西洋热带海域黄鳍金枪鱼渔情预报

         
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利用2016─2019年中国渔业企业在大西洋热带海域（14°20′S～15°20′N; 47°38′W～2°30′E） 13艘延绳钓作业渔船渔捞日志记录的黄鳍金枪鱼（Thunnus albacares）单位捕捞努力量渔获量（CPUE）数据,结合海表面风速、叶绿素a浓度、涡动能以及0～500m水层的垂直温度、盐度等海洋环境变量和空间因子（经纬度）建立了一系列黄鳍金枪鱼渔场预测模型。模型的时间分辨率为天（d）,空间分辨率为0.25°×0.25°。该系列模型利用75%的数据训练得到朴素贝叶斯（NB）、k最近邻（KNN）、随机森林（RF）、分类与回归树（CART）、逻辑斯蒂回归（LR）、支持向量机（SVM）、梯度提升决策树（Xgboost）和stacking集成（由NB、CART和LR模型集成, STK）模型,将25%测试数据代入系列模型进行验证,结果显示:（1）黄鳍金枪鱼渔场预测准确率（ACC）分别为61.62%、62.03%、66.37%、63.0%、63.26%、64.97%、64.08%、68.72%;（2）其对应的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.64、0.67、0.72、0.66、0.68、0.70、0.69、0.72;（3） STK模型的预测准确率较其他的方法均有所提高。建议使用STK模型对大西洋热带海域黄鳍金枪鱼渔场进行预测。

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