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本发明提供了基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法，包括以下步骤：步骤1，对交通数据和天气数据进行预处理；步骤2，建立时间对齐模块，解决交通数据与天气数据的时间错位问题；步骤3，对交通数据和天气数据进行嵌入编码；步骤4，建立增强时空卷积网络，交通数据通过增强时空卷积网络提取出时空特征，气象数据通过增强时空卷积网络提取出时序特征；步骤5，建立对比学习模块，对时空特征和时序特征进行特征融合与对比学习；步骤6，生成交通流量的预测值。本发明有效地解决了现有交通流量预测方法在多源数据整合、长时间依赖捕捉以及特征融合等方面的不足，为提升交通流量预测的精度和实际应用的广泛性提供了新的技术途径。

本发明公开了一种在特大桥上对团雾进行预警的系统，包括监测模块、处理器和预警模块；监测模块包含多个监测装置，每个监测装置包含湿度传感器、光照传感器、风速风向传感器和能见度监测摄像头；多个监测装置分别沿山区峡谷方向均匀布置在特大桥两岸；处理器设置在特大桥上；预警模块分别设置在特大桥的出入口两端。本发明还公开了一种利用上述在特大桥上对团雾进行预警的系统进行预警方法。本发明通过对特大桥周围的大气进行实时监测，实现对特大桥上出现团雾的精准预测，以能见度为主要依据参数，根据能见度大小进行分级预警，有效保障了车辆的行驶安全。