【摘 要】
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在研究了北京市近10年来城市能见度变化特征及低能见度发生的主要影响因素的基础上，利用北京市气象站观测资料筛选出主要的预报因子，使用学习向量量化算法对样本进行分类，再利用
【机 构】
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兰州大学大气科学学院甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,中国人民解放军93534部队58分队
【基金项目】
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国家公益性行业专项项目(GYHY201106034,GYHY201006023);国家科技支撑计划项目(2009BAC53B02)
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在研究了北京市近10年来城市能见度变化特征及低能见度发生的主要影响因素的基础上，利用北京市气象站观测资料筛选出主要的预报因子，使用学习向量量化算法对样本进行分类，再利用列文夸特算法逐级建立预报模型，并进行预报试验．结果表明神经网络逐级分类模型具有良好的预报能力，其关键在于模型的识别分类能力，试验得到分类准确率达到87．0％，采用列文夸特优化算法的逐级分类模型较统计回归预报残差平方和下降了57．1％；低能见度、中等能见度、高能见度预报准确率分别为60,0％，68．2％，79．3％。均高于统计回归预报方法（1
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