基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法及系统，所述方法包括如下步骤：将海洋温度历史数据作为不同预测模型的输入样本，并分别求出不同预测模型下的海洋温度初始预测值；选取其中一种预测模型下的海洋温度初始预测值，或者选取几种预测模型下的海洋温度初始预测值的加权平均值，作为ELM的输入向量；通过ELM的训练，输出海洋温度最终预测值；提出描述海洋鱼群迁移的迁移计算公式，从而得到初步预测的海洋鱼群迁移路线；结合不同鱼类的种群习性，选出影响鱼类迁移的限定条件，得到最终预测的海洋鱼群迁移路线。本发明专利技术能够有效预测海洋鱼群迁移路线，为渔业经济和海洋生态环境研究提供丰富的参考意见。

【技术实现步骤摘要】
基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法及系统
本专利技术涉及一种基于改进型ELM(ExtremeLearningMachine，极限学习机)的海洋鱼群迁移路线预测方法及系统，属于预测算法优化

技术介绍
随着全球变暖，海洋水温也在不断发生变化，这将极大影响海洋鱼类的栖息地，当温度变化太大，鱼类便寻找更适合它们生存和繁衍的栖息地，这将极大地影响渔业经济和海洋生态环境研究，从而这些对海洋鱼群迁移路线的预测提出了很高的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法及系统，能够有效预测海洋鱼群迁移路线，为渔业经济和海洋生态环境研究提供丰富的参考意见。为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：第一方面，本专利技术提供了一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法，所述方法包括如下步骤：将海洋温度历史数据作为不同预测模型的输入样本，并分别求出不同预测模型下的海洋温度初始预测值；选取其中一种预测模型下的海洋温度初始预测值，或者选取几种预测模型下的海洋温度初始预测值的加权平均值，作为ELM的输入向量；通过ELM的训练，输出海洋温度最终预测值β；将海洋温度视为海洋鱼群迁移路线的主要影响因素，在所述海洋温度最终预测值β的基础上，针对改进型传统热扩散方程，并考虑鱼类在经纬度上的迁移特点，提出描述海洋鱼群迁移的迁移计算公式，从而得到初步预测的海洋鱼群迁移路线；结合不同鱼类的种群习性，选出影响鱼类迁移的限定条件，并根据限定条件排除不符合鱼类实际生存的海洋空间，从而得到最终预测的海洋鱼群迁移路线。结合第一方面，进一步的，描述海洋鱼群迁移的迁移计算公式为其中，Rc表示以热源点P为圆心的圆半径为R时的鱼群浓度，v为热量从热源点P沿x轴发散的恒定速度；vc为特定体积的水中鱼群密度为c时，热量从热源点P沿x轴发散的恒定速度；τ为时刻；(x,y,z)为热源点P的当前水中坐标，且此时y＝0，结合第一方面，进一步的，限定条件包括盐度影响、光谱构成、捕食链关系、海洋噪声和水质影响。第二方面，本专利技术提供了一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测系统，所述系统包括：温度初始预测模块：用于将海洋温度历史数据作为不同预测模型的输入样本，并分别求出不同预测模型下的海洋温度初始预测值；ELM输入模块：用于选取其中一种预测模型下的海洋温度初始预测值，或者选取几种预测模型下的海洋温度初始预测值的加权平均值，作为ELM的输入向量；温度最终预测模块：用于通过ELM的训练，输出海洋温度最终预测值β；路线初步预测模块：用于将海洋温度视为海洋鱼群迁移路线的主要影响因素，在所述海洋温度最终预测值β的基础上，针对改进型传统热扩散方程，并考虑鱼类在经纬度上的迁移特点，提出描述海洋鱼群迁移的迁移计算公式，从而得到初步预测的海洋鱼群迁移路线；路线最终预测模块：用于结合不同鱼类的种群习性，选出影响鱼类迁移的限定条件，并根据限定条件排除不符合鱼类实际生存的海洋空间，从而得到最终预测的海洋鱼群迁移路线。第三方面，本专利技术提供了一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测系统，包括处理器及存储介质；所述存储介质用于存储指令；所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行前述任一项所述预测方法的步骤。第四方面，计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述任一项所述预测方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：结合一种或多种预测模型下的海洋温度初始预测值，作为ELM的输入向量，在不需要大量数据和参数的情况下，能有效提高预测准确度；基于改进型传统热扩散方程，从鱼类的迁移活动出发，将限定条件纳入考虑范围，保证预测结果的真实性和普适性；综上，本专利技术能够有效预测海洋鱼群迁移路线，为渔业经济和海洋生态环境研究提供丰富的参考意见。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法总体框架图；图2为本专利技术实施例中的鱼类所受外部刺激分类图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。如图1所示，本专利技术实施例提供的一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法，将海洋温度历史数据作为不同预测模型(例如灰色预测模型GM(1,1)、小波理论模型和神经网络模型等)的输入样本，并分别求出不同预测模型下的海洋温度初始预测值；再选取其中一种预测模型下的海洋温度初始预测值，或选取几种预测模型下的海洋温度初始预测值的加权平均值，作为ELM(ExtremeLearningMachine，极限学习机)的输入向量，通过ELM的训练，输出海洋温度最终预测值β，得到未来海洋温度分布情况；将海洋温度视为海洋鱼群迁移路线的主要影响因素，在所述海洋温度最终预测值β的基础上，针对改进型传统热扩散方程，并考虑鱼类在经纬度上的迁移特点，提出描述海洋鱼群迁移的迁移计算公式，从而得到初步预测的海洋鱼群迁移路线；结合不同鱼类的种群习性，选出影响鱼类迁移的限定条件，限定条件包括盐度影响、光谱构成、捕食链关系、海洋噪声和水质影响但不仅限于这些，其中盐度影响：随着温度升高和空气、海水的循环，海水盐的浓度将增加，这将导致不同鱼类做出不同反应，此限定条件可将不适合鱼类生存的海洋空间排除掉，可以以经、纬度或者三维空间的方式进行排除；其中光谱构成：光谱构成随纬度而变化，不同种类的鱼适应不同的光谱成分，不同的光谱成分影响浮游植物密度，而以浮游植物为生的鱼类的生活习性会被光谱构成影响，因此可以参考一些因素指标比如光合有效辐射作为鱼类迁移路线预测的限定条件；其中捕食链关系：此限定条件需要考虑该鱼类在捕食链中的上下级生物的生活习性和活动范围，在鱼类趋向于食物的同时，也规避来自天敌的侵扰；其中海洋噪声和水质影响：在全球变暖的大环境下，只对特殊区域的特殊鱼群构成限定条件，针对不同区域的不同鱼群，适度考虑海洋噪声和水质影响；然后根据限定条件排除不符合鱼类实际生存的海洋空间，从而得到最终预测的海洋鱼群迁移路线。本专利技术实施例对苏格兰附近的北大西洋海域的鲱鱼和鲭鱼的迁移路线进行预测，考虑到海洋温度是离散的且随时间变化，并且预测目标是未来一段时间内一部分海域的海洋温度变化，因此对北大西洋海域的鲱鱼和鲭鱼的迁移路线的预测方法包括如下步骤：通过查阅相关文献，鲱鱼的适宜温度为2-8℃，上限温度即最高忍耐温度约为25℃；鲭鱼的适宜温度为14-16℃，上限温度即最高忍耐温度约为29℃。本专利技术实施例根据北大西洋海域的海洋温度历史数据，预测未来北大西洋海域的海洋温度。将北大西洋海域的海洋温度历史数据作为不同预测模型的输入样本，并分别求出不同预测模型下的海洋温度初始预测值。由于本实施例中灰色预测模型GM(1,1)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n将海洋温度历史数据作为不同预测模型的输入样本，并分别求出不同预测模型下的海洋温度初始预测值；/n选取其中一种预测模型下的海洋温度初始预测值，或者选取几种预测模型下的海洋温度初始预测值的加权平均值，作为ELM的输入向量；/n通过ELM的训练，输出海洋温度最终预测值β；/n将海洋温度视为海洋鱼群迁移路线的主要影响因素，在所述海洋温度最终预测值β的基础上，针对改进型传统热扩散方程，并考虑鱼类在经纬度上的迁移特点，提出描述海洋鱼群迁移的迁移计算公式，从而得到初步预测的海洋鱼群迁移路线；/n结合不同鱼类的种群习性，选出影响鱼类迁移的限定条件，并根据限定条件排除不符合鱼类实际生存的海洋空间，从而得到最终预测的海洋鱼群迁移路线。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
将海洋温度历史数据作为不同预测模型的输入样本，并分别求出不同预测模型下的海洋温度初始预测值；
选取其中一种预测模型下的海洋温度初始预测值，或者选取几种预测模型下的海洋温度初始预测值的加权平均值，作为ELM的输入向量；
通过ELM的训练，输出海洋温度最终预测值β；
将海洋温度视为海洋鱼群迁移路线的主要影响因素，在所述海洋温度最终预测值β的基础上，针对改进型传统热扩散方程，并考虑鱼类在经纬度上的迁移特点，提出描述海洋鱼群迁移的迁移计算公式，从而得到初步预测的海洋鱼群迁移路线；
结合不同鱼类的种群习性，选出影响鱼类迁移的限定条件，并根据限定条件排除不符合鱼类实际生存的海洋空间，从而得到最终预测的海洋鱼群迁移路线。


2.根据权利要求1所述的基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法，其特征在于，描述海洋鱼群迁移的迁移计算公式为



其中，Rc表示以热源点P为圆心的圆半径为R时的鱼群浓度，v为热量从热源点P沿x轴发散的恒定速度；vc为特定体积的水中鱼群密度为c时，热量从热源点P沿x轴发散的恒定速度；τ为时刻；(x,y,z)为热源点P的当前水中坐标，且此时y＝0，


3.根据权利要求1所述的基于改进型ELM的海洋鱼群迁移路线预测方法，其特征在于，限定条件包括盐度影响、光谱构...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈慧萍，王家豪，钱煜晖，董书丽，李沛霖，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：江苏;32