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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以及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的结果表明：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,因而更适于处理非线性小样数据.