一种基于深度学习的小尺度大雾天气预测方法、系统、设备及介质

本发明公开一种基于深度学习的小尺度大雾天气预测方法、系统、设备及介质，涉及天气预测技术领域。所述方法包括：获取源区域内的气象数据以及目标区域内的气象数据；利用源区域内的气象数据对基于LSTM回归网络构建的可见度预测模型进行预训练，将目标区域内的气象数据输入训练好的源域模型进行预测并更新，得到当前时间段内的可见度预测结果；根据当前时间段内的可见度预测结果和预设阈值区间进行判断，得到大雾天气预警等级。本发明能够解决传统数学模型建模导致数据分布和拟合函数固定，进而造成数据分布变化时预测精度急剧下降的问题。