深度学习在机场能见度预测中的应用

上传者: 38596413 | 上传时间: 2021-08-11 23:05:15 | 文件大小: 2.14MB | 文件类型: PDF
本文利用乌鲁木齐国际机场2007年至2016年的小时观测值,通过深度学习方法建立了机场能见度的回归预测模型。 从结果我们可以看到:每小时能见度的绝对误差为706 m。 当能见度≤1000 m时,绝对误差为325 m,该方法可以预测能见度的趋势。 因此,我们可以使用此方法为将来的航空气象服务提供机场能见度的客观预报指导产品。 本文以乌鲁木齐地区为研究对象,探讨在天气预报应用领域的学习深度,为天气预报人员提供新的能见度回报预报,从而提高能见度水平,以确保机场的安全稳定运行。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明