海陆复杂气象条件下铁塔探头的历史相似与深度学习的能见度感知方法

本发明属于气象监测与智能感知技术领域，公开了一种海陆复杂气象条件下铁塔探头的历史相似与深度学习的能见度感知算法。先利用铁塔上的探头采集海陆区域内的气象数据、图像数据、环境数据，构建多维数据样本库；通过对气象数据和图像数据的分析，提取关键特征，建立历史相似数据匹配模型，找出与当前气象条件相似的历史数据；同时，基于深度学习技术，搭建能见度感知的混合神经网络模型，将实时采集的数据和历史相似数据输入能见度感知的混合神经网络模型，进行训练和优化；最后，根据训练好的能见度感知的混合神经网络模型，对当前海陆复杂气象条件下的能见度进行实时感知与预测，为海上航行、陆地交通等领域提供准确的能见度信息支持。