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基于MLP神经网络的机场能见度预测模型 在机器学习和深度学习领域，MLP（多层感知器）是一种非常流行的神经网络模型。MLP模型可以用于解决非线性问题，例如图像识别、语音识别、机器翻译等等。在气象预报领域，MLP模型可以用于预测气象参数，如温度、湿度、能见度等。 本文中，我们使用MLP神经网络来建立机场能见度预测模型。我们选取了乌鲁木齐机场2007年至2016年10月至次年3月的逐小时观测资料，建立了主导能见度的回归预测模型。我们使用了MLP神经网络来训练模型，并对预测结果进行了验证。结果表明，该模型预测主导能见度的平均绝对误差为706m，对小于1000m的主导能见度的平均绝对误差为325m。该模型能够较好地预测主导能见度的变化趋势，可以为主导能见度的定量客观预报提供参考。 在机场运行中，能见度是一个非常重要的参数。低能见度天气会造成机场大范围的航班延误、取消，对航空公司、机场带来巨大损失，也对公众出行造成影响。因此，提高能见度的预报水平是保障机场安全稳定运行的重要措施。目前，对于烟、雾等天气造成的低能见度预测，仍然以经验预报和统计预报为主。MLP神经网络可以作为一种新的方法来预测机场能见度，提高气象预报的准确性和可靠性。 在MLP神经网络中，有多个隐藏层，每个隐藏层都可以学习到不同的特征。这些特征可以是气象参数，如温度、湿度、风速等，也可以是其他相关的参数。MLP神经网络可以自动学习这些特征，并将其组合成一个预测模型。该模型可以预测机场能见度，并提供相关的气象参数。 本文还讨论了MLP神经网络在气象预报领域的应用前景。随着气象预报的发展，MLP神经网络可以作为一种新的方法来预测气象参数，提高气象预报的准确性和可靠性。同时，MLP神经网络也可以应用于其他机器学习领域，如图像识别、语音识别、机器翻译等等。 本文介绍了基于MLP神经网络的机场能见度预测模型，并讨论了其在气象预报领域的应用前景。该模型可以预测机场能见度，并提供相关的气象参数，提高气象预报的准确性和可靠性。