基于贝叶斯网的象山港网箱轮养周期预测模型

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基于贝叶斯网的象山港网箱轮养周期预测模型
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CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者单位:浙江万里学院生物与环境学院,浙江,宁波,315100
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基金项目:宁波市海洋渔业局项目

Study on the net-cages mobile cycle prediction model based on Bayesian network in the Xiangshan Bay

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贝叶斯网络具有强大的推理能力,能与先验知识和数据结合,进行定性和定量分析,提供了一条有效的处理预测问题的途径,首先介绍了以上贝叶斯网络及其特点,并讨论如何学习贝叶斯网络结构,然后由专家知识和给定数据,构造了一个海底网箱养殖的贝叶斯网络预测模,该模型能有效的表达网箱养殖环境各个指标之间的因果关系,进而可以对指定的网箱养殖的移动周期进行预测和决策.实验结果表明,试验数据显示评价的准确性是89.7%.以上证明该方法是有效可行的,表明贝叶斯网络是一种很有前途的预测评价方法.

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引用本文

滕丽华,杨季芳.基于贝叶斯网的象山港网箱轮养周期预测模型[J].上海海洋大学学报,2009,(1).
TENG Li-hua, YANG Ji-fang. Study on the net-cages mobile cycle prediction model based on Bayesian network in the Xiangshan Bay[J]. Journal of Shanghai Ocean University,2009,(1).

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在线发布日期: 2015-10-19
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