一种基于CNN-LSTM模型的渔场产量概率分布预测方法及装置

本发明提供一种基于CNN‑LSTM模型的渔场产量概率分布预测方法及装置，涉及渔场数据处理技术领域；本方法先收集历史捕捞日志与多种海洋环境初始数据，经预处理得到环境因子，算出单位捕捞努力量，计算其与因子的相关系数，筛选出目标相关系数及对应因子，格式化后构建训练样本集。再用CNN和LSTM构建初始模型，经样本集训练得渔场预测模型。将待分析数据导入模型，输出产量概率分布预测结果。该发明整合多源数据并预处理，增强模型适应性；筛选特征，减少冗余和干扰，提高模型性能；构建的CNN‑LSTM渔场预测模型融合二者优势，可充分挖掘海洋环境数据在时空维度上的复杂特征和规律，更好地建模渔场与海洋环境因子之间的关系，显著提高了预测精度。