机场能见度是飞机安全运行的重要保障。本文选用ResNet卷积神经网络提取机场视频数据的特征向量，并添加多层感知器（MLP）分类提取的特征向量，充分挖掘视频中的时空信息，以增强能见度的分类效果。结果表明，该模型对机场能见度的预测精度达到80.3%，可用于处理类似机场能见度预测的情景。
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