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原文传递高速公路雾天能见度预测方法

题名：	高速公路雾天能见度预测方法
正文语种：	中文
作者：	龙科军；李超群；毛学军；胡玉婷；
关键词：	高速公路；雾天；能见度；BP神经网络；支持向量机
摘要：	以多要素气象检测器采集的样本数据为基础,将温度、风速及湿度作为输入变量,雾天能见度作为输出变量,分别采用三层结构BP神经网络和支持向量机非线性回归预测方法,建立了雾天能见度的预测模型;将预测结果与实际数据进行对比分析,结果表明:BP神经网络和支持向量机均能较好地预测雾天能见度,其中BP神经网络和支持向量机模型预测值与实际值的相关性分别为0.895和0.978,支持向量机预测结果的误差更稳定,表明支持向量机更适于处理小样本、非线性、维数灾难和局部极小等问题。
期刊名称：	公路
出版年：	2017
期：	03
页码：	199-203