ESTIMATION OF PELAGIC FISH DISTRIBUTION IN INNER BAY WITH MACHINE LEARNING
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- HAMADA Takaharu
- 株式会社シャトー海洋調査 環境調査部
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- YOSHIDA Tsukasa
- 全国水産技術者協会
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- OKAMURA Hiroshi
- 水産研究・教育機構 中央水産研究所 資源研究センター
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- HARA Takeshi
- 全国水産技術者協会
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- SUZUKI Teruaki
- 名城大学大学院 総合学術研究科
Bibliographic Information
- Other Title
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- 機械学習を利用した内湾における浮魚類群集の空間分布量の推定
- キカイ ガクシュウ オ リヨウ シタ ナイワン ニ オケル ウキウオルイ グンシュウ ノ クウカン ブンプリョウ ノ スイテイ
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Abstract
<p> Pelagic Fishes are the main target species in the inner bay, and the fluctuation of their catches and the formation of fishing grounds associated with natural and anthropogenic environmental changes are of great concern. In this study, we construct a statistical model to estimate the distribution of floating fishes in the inner bay using Gradient Boosting, which is one on the highly efficient machine learning techniques. Then we estimate catch of anchovy(Engraulis japonicus) in Ise Bay and Mikawa Bay. The model reproduced distribution pattern of anchovy well.</p>
Journal
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- Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B2 (Coastal Engineering)
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Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B2 (Coastal Engineering) 75 (2), I_1129-I_1134, 2019
Japan Society of Civil Engineers