基于ARIMA和BP神经网络的成都双流机场历年主导能见度月均值混合模型

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分析了成都双流机场历年主导能见度月均值的主要特点,介绍了使用差分自回归移动平均模型拟合成都双流机场历年主导能见度月均值并使用BP神经网络减少误差的混合模型,对该模型进行了检验,并使用该模型进行了预测。 This paper analyzes the main features of monthly averaged leading visibility of Chengdu Shuangliu Airport in the past years and introduces a hybrid model which uses the average daily average of the dominant visibility of Chengdu Shuangliu Airport over the past years by using the differential autoregressive moving average model and uses BP neural network to reduce the error and tests the model And predicted using the model.
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