基于支持向量机的浙江近海渔船捕捞方式识别

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以浙江近海拖网渔船、流动张网渔船和流动刺网渔船各40艘共120个样本为研究对象,以支持向量机为研究模型,根据2018年天通一号卫星监测系统中对应渔船的航速数据构建特征对其捕捞方式进行识别.实验结果表明,与k近邻、逻辑回归、决策树、随机森林、自适应提升树和神经网络等算法相比,基于支持向量机的浙江近海渔船捕捞方式的识别正确率最高,可以达到90%.研究结果对监测浙江近海渔船捕捞行为、维护海洋生态平衡具有一定的参考价值.
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