基于深度学习的大雾短临预报研究

来源 :安徽大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：leijugui

【摘要】

：

雾是影响能见度的一种重要天气现象,与人类生活息息相关,雾的准确预报对于人们生活和生产都具有极其重要的作用。传统的统计预报方法由于气象因子的挑选过程繁杂,且手工设计的特征比较单一,使得模型在复杂的背景下不具有很好的泛化能力,进而影响了大雾预报的准确性。近些年,深度学习技术快速发展,深度神经网络模型的强大的特征表达能力使得数据中的相关特征能够被自动提取与学习,模型的学习性能被大大增加,使得其分类和预测

【作者】

：

韩婷婷

【出处】

：

安徽大学

【发表日期】

：

2019年07期

【关键词】

：

雾短临预报数据预处理卷积神经网络长短期记忆网络 CNN-LSTM预测模型非平衡样本 SMOTE算法 Dropout

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