【摘 要】
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选取2017—2018年沪渝高速公路铜陵段682d有雾和无雾天气事件,通过温、湿、风、降水等12类气象资料,基于BP神经网络构建高速公路能见度预报模型。预测结果表明,当迭代次数为6
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选取2017—2018年沪渝高速公路铜陵段682d有雾和无雾天气事件,通过温、湿、风、降水等12类气象资料,基于BP神经网络构建高速公路能见度预报模型。预测结果表明,当迭代次数为6次时,神经网络预测结果达到最佳,模型总体相关系数为强相关性,预报准确率达到较高水平,预测结果和样本点分布趋于一致,模型构建合理。
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