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基于BP神经网络的
机场能见度
预测.pdf
基于BP神经网络的
机场能见度
预测.pdf
2021-09-25 17:06:08
1.37MB
神经网络
深度学习
机器学习
数据建模
深度学习在
机场能见度
预测中的应用
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。
2021-08-11 23:05:15
2.14MB
深度学习
机场能见度
回归预测
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