一种基于卷积神经网络的高影响天气识别方法

李晓勇; 林璐; 谭贵蓉; 熊胤帆; 李逸豪

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0212-05

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一种基于卷积神经网络的高影响天气识别方法

更新时间：2026-06-19

- 一种基于卷积神经网络的高影响天气识别方法
- Vol. 43, Issue 10, Pages: 212-216(2024)
- 作者机构：
  
  泸州市气象局
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0212-05
  CLC： TP18;TP391.41;P409
- Published：2024
- 稿件说明：
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李晓勇, 林璐, 谭贵蓉, et al. 一种基于卷积神经网络的高影响天气识别方法[J]. 2024, 43(10): 212-216.
DOI：

李晓勇, 林璐, 谭贵蓉, et al. 一种基于卷积神经网络的高影响天气识别方法[J]. 2024, 43(10): 212-216. DOI： 10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0212-05.

摘要

对高影响天气进行精密监测是当前研究热点，基于精细分类天气样本集，提出了一种采用EfficientNet卷积神经网络，应用LookAhead、RAdam相结合的优化器、数据增强训练策略、自动混合精度技术来训练模型，从而获得一种根据天气图像识别高影响天气的新方法。该方法对天气图像识别时效达到0.1-0.4秒/张，识别准确率>95%，识别模型具有良好的效率与精度的平衡。

Abstract

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