基于CNN深度学习模型的机场能见度预测

江亮; 王保升; 洪磊; 徐琪

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基于CNN深度学习模型的机场能见度预测

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根据机场提供的视频数据和能见度数据,本文建立了基于视频数据的能见度估计CNN深度学习模型.本文构建的是一个类似于VGG16的卷积神经网络,将输出层的softmax层替代成MSE层,使其具备了能见度预测能力;将采集出的数据导入数据文件中保存,通过CNN神经网络的自学习特性,将数据集分为测试集和训练集两类.通过相关算法得到测试集与预测值的对比图,并对模型进行了精度分析,得到测试误差MSE=0.002 524,验证模型具有较高的精度.

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来源
《信息与电脑》 |2020年第23期|43-46|共4页
作者
江亮; 王保升; 洪磊; 徐琪;
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作者单位

南京工程学院江苏南京211167;

南京工程学院江苏南京211167;

南京工程学院江苏南京211167;

南京工程学院江苏南京211167;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 V321.223;
关键词
深度学习; CNN神经网络; 能见度; 自学习; 预测;

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