基于深度学习的机场能见度预测研究

千月欣; 王永忠; 李佳骏; 徐天羿

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基于深度学习的机场能见度预测研究

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40%以上的飞行事故发生在机场范围内的起飞降落阶段,造成各航班延误或机场暂闭的重要原因是机场能见度降低.对机场能见度进行预测研究在保障飞机安全,提高运行效率上起到至关重要的作用.基于Squeezenet的迁移学习模型与搭建的15层深度卷积神经网络,对能见度进行判断,与已知能见度进行对比后,使用准确度最高的模型实现后续的能见度预测.经过实验,Squeezenet迁移学习模型的能见度预测精确度最高为70%,搭建的15层深度卷积神经网络模型的准确度为89.7%.最终发现搭建的15层深度卷积神经网络模型更适用于机场能见度预测,为机场能见度预测、提高机场运行效率问题提供参考.

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来源
《云南民族大学学报：自然科学版》 |2021年第6期|615-620|共6页
作者
千月欣; 王永忠; 李佳骏; 徐天羿;
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作者单位

中国民用航空飞行学院空中交通管理学院;

四川广汉618307;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;中国航空运输;
关键词
能见度预测; 视频图像; Squeezenet神经网络; 迁移学习; 卷积神经网络;

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