ニューラルネットワークを使用した北海道東部の港湾漁獲量の予測

抄録

港の漁獲量の推定は、漁業情報の効果的な応用である。漁獲量の正確な予測は、輸送システムをより効率的に運用し、輸送の時間とコストを削減し、水産物の鮮度をよりよく保つのに役立つ。漁業のより正確な予測のために、本論文では、 LSTM（Long Short-Term Memory）ニューラルネットワークで、2005年から2015年まで北海道東部の4つの漁港: 根室、落石、歯舞、羅臼の漁獲量を予測した。予測中に訓練データが不足の問題を解決するため、設計されたモデルも使用した。 結果から、このモデルは訓練データが不足の問題をある程度解決できることがわかり、ニューラルネットワークの効率的な使用漁業の技術は、港の漁獲量のネットワーク予測のもっともらしい結果によって支えられた。