一种利用神经网络的核电取水口鱼类累计量预测方法

本发明涉及核电生态监测技术领域，公开了一种利用神经网络的核电取水口鱼类累计量预测方法。该方法首先采集核电取水口周边的环境参数数据和历史鱼类捕获数据，经特征预处理生成第一预测样本集；接着构建包含特征提取层和时序预测层的初始预测模型，特征提取层用于提取环境参数数据的多维特征向量，时序预测层用于学习历史鱼类捕获数据的时间序列模式；再获取经数据清洗和标准化处理且包含鱼类累计量标注值的第二预测样本集，基于该样本集对初始预测模型进行多轮迭代训练，通过反向传播算法优化参数，得到训练完成的模型；最后将待预测时段的环境参数数据输入模型，输出对应时段的鱼类累计量预测结果。