【摘 要】
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本文选用乌鲁木齐2011和2012年冬季的逐3h的大气能见度和实况气象要素（大气温度、相对湿度、变压和风速）资料,利用支持向量机（SVM）和Elman神经网络方法建立3h能见度预报模型。通
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本文选用乌鲁木齐2011和2012年冬季的逐3h的大气能见度和实况气象要素（大气温度、相对湿度、变压和风速）资料,利用支持向量机（SVM）和Elman神经网络方法建立3h能见度预报模型。通过检验发现,支持向量机（SVM）预测结果相比Elman神经网络预测结果更加准确,支持向量机（SVM）预测绝对平均误差为2.77km,相对误差为17.3%,为短时能见度预报提供了一种重要参考,同时表明支持向量机的泛化能力具有显著优势。
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