Predicción de la Abundancia Relativa de Recursos del Calamar Argentino de Aleta Corta en Alta Mar en el Atlántico Suroeste Basada en un Modelo de Aprendizaje Profundo
Autores: Xiang, Delong; Sun, Yuyan; Zhu, Hanji; Wang, Jianhua; Huang, Sisi; Han, Haibin; Zhang, Shengmao; Shang, Chen; Zhang, Heng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predicción de la Abundancia Relativa de Recursos del Calamar Argentino de Aleta Corta en Alta Mar en el Atlántico Suroeste Basada en un Modelo de Aprendizaje Profundo
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Zootecnia
Palabras clave
Especies económicas
Alta mar
Suroeste del Atlántico
Factores ambientales marinos
Modelo de aprendizaje profundo
Abundancia de recursos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
es una especie económica importante en alta mar del suroeste del Atlántico, y su abundancia y distribución de recursos están significativamente influenciadas por cambios en factores ambientales marinos como la temperatura del agua y la salinidad. Por lo tanto, este estudio empleó un modelo de aprendizaje integrado para analizar la importancia de varios entornos marinos en la abundancia de recursos de esta especie. Al mismo tiempo, este estudio también construyó un modelo de aprendizaje profundo y lo combinó con datos de 2024 para predecir la abundancia del calamar. Después de la validación, se encontró que el modelo tenía una alta precisión. En resumen, este estudio realizó una investigación precisa sobre el impacto del entorno marino en el calamar y la predicción de su abundancia de stock. Puede proporcionar apoyo técnico para las operaciones de pesca de las empresas de pesca de aguas distantes, ayudándolas a reducir costos de pesca, mejorar la eficiencia y promover la cosecha sostenible de este recurso de calamar.
Descripción
es una especie económica importante en alta mar del suroeste del Atlántico, y su abundancia y distribución de recursos están significativamente influenciadas por cambios en factores ambientales marinos como la temperatura del agua y la salinidad. Por lo tanto, este estudio empleó un modelo de aprendizaje integrado para analizar la importancia de varios entornos marinos en la abundancia de recursos de esta especie. Al mismo tiempo, este estudio también construyó un modelo de aprendizaje profundo y lo combinó con datos de 2024 para predecir la abundancia del calamar. Después de la validación, se encontró que el modelo tenía una alta precisión. En resumen, este estudio realizó una investigación precisa sobre el impacto del entorno marino en el calamar y la predicción de su abundancia de stock. Puede proporcionar apoyo técnico para las operaciones de pesca de las empresas de pesca de aguas distantes, ayudándolas a reducir costos de pesca, mejorar la eficiencia y promover la cosecha sostenible de este recurso de calamar.