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公开(公告)号：CN113836815A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111157274.8
申请日：2021-09-30
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的渔情预测方法，该方法包括：获取海洋环境因子数据与渔场作业数据；对海洋环境因子数据与渔场作业数据进行预处理，获得预处理数据集；根据预处理数据集生成训练数据集与测试数据集；构建ELM模型，使用训练数据集对ELM模型进行训练，获得渔情预测模型。上述基于极限学习机的渔情预测方法，采用了ELM作为模型，将复杂的迭代过程转变为隐层参数的随机产生，模型训练速度快，泛化能力也十分出色，相较于传统渔情预测方法，在处理大规模数据方面处理速率高，同时该方法简单便捷，需要调整的参数量少，易于调整使用，预测精度高。
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