一种基于迁移学习的小样本机场大雾预报预警方法

摘要

本发明提出一种基于迁移学习的小样本机场大雾预报预警方法，包括以下步骤：步骤S1：从待迁徙机场获取气象观测源域数据并从目标机场获取气象观测目标域数据；步骤S2：将源域数据和目标域数据投影至低维特征空间，并获取域间差异性度量模型；步骤S3：通过变换矩阵将源域数据和目标域数据的原始特征投影到共同子空间，计算间差异性度量模型中变换矩阵，实现特征迁移；步骤S4：将源域数据及目标域数据通过变换矩阵映射到低维子空间，并输入到分类器，判断大雾等级。本发明通过将其他机场的大雾数据通过迁移学习的方法转换为目标机场的大雾预报依据，克服了目标机场在大雾事件为小样本的条件下预报精度低的问题，提高了大雾预报的精准化程度。