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本文将径向基函数网络(Radial Basis Function Network，RBFN)应用于城市能见度短期预报工作．在天津市目前现有气象、污染物浓度和能见度监测数据的基础上，选取2003年的数据作为训练集，经过训练，使神经网络建立起输入的影响因子和输出的能见度之间的映射关系，根据检验集的预测值与真值的回归比较，对模型输入变量进行优选，最后将训练后的模型用于能见度的24小时预报．结果表明：采用完全预报法，神经网络可以对能见度进行有效地短期预测．