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申请/专利权人：苏州市气象局;南京气象科技创新研究院;上海海事大学

摘要：本发明公开了一种航运能见度预测方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取历史气象数据、历史边界层微波辐射计数据、历史风廓线雷达数据和历史高空环流图；构建低能见度事件个例库；对低能见度事件个例库进行分类，得到多个低能见度事件个例子库；将低能见度事件发生当日的边界层微波辐射计数据和风廓线雷达数据添加至对应的低能见度事件个例子库中；确定每个低能见度事件个例子库中每个气象因子的权重系数，利用各个气象因子及其权重系数，对每个低能见度事件个例子库进行重构；利用每一个重构后的低能见度事件个例子库对长短期记忆神经网络进行训练，得到每个类别下的能见度预测模型；利用能见度预测模型，得到能见度预测结果。

主权项：1.一种航运能见度预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取航运沿线的历史气象数据、航运沿线的历史边界层微波辐射计数据、航运沿线的历史风廓线雷达数据和航运沿线的历史高空环流图；步骤2：基于设定的第一低能见度阈值，对历史气象数据进行个例筛选，筛选出低能见度事件发生当日的个例，所述个例包括影响低能见度的1个或多个气象因子数据；将个例整理成长序列的低能见度事件个例库；所述气象因子数据包括气象因子及其对应的数值；步骤3：根据历史高空环流图，对低能见度事件个例库进行分类，得到多个低能见度事件个例子库，一个低能见度事件个例子库对应一个类别；步骤4：从历史边界层微波辐射计数据中筛选出低能见度事件发生当日的边界层微波辐射计数据，将其添加至对应的低能见度事件个例子库中；从历史风廓线雷达数据中筛选出低能见度事件发生当日的风廓线雷达数据，将其添加至对应的低能见度事件个例子库中；步骤5：利用设定的第二低能见度阈值，确定每个低能见度事件个例子库中每个气象因子的权重系数，利用各个气象因子及其权重系数，对每个低能见度事件个例子库进行重构，得到多个重构后的低能见度事件个例子库；步骤6：利用每一个重构后的低能见度事件个例子库对长短期记忆神经网络进行训练，得到每个类别下的能见度预测模型；步骤7：获取当前时刻的气象因子数据、当前时刻的边界层微波辐射计数据、当前时刻的风廓线雷达数据和当前时刻的数值模式的高空环流图，根据当前时刻的数值模式的高空环流图，确定当前时刻的气象因子数据所属类别，将当前时刻的气象因子数据、当前时刻的边界层微波辐射计数据和当前时刻的风廓线雷达数据输入至对应类别下的能见度预测模型中，得到能见度预测结果。

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