《表5 基于ANN技术的能见度推理结果》

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《基于人工神经网络的北极海域大气能见度格点数据生成技术》

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鉴于能见度的月变化特征，本文每一次实验中节点参数的训练均是基于多年某月的数据。由于大气能见度日变化显著，故以天为单位推理大气能见度更具科学性。以推理北极海域2000年1月1日的大气能见度数据为例，首先基于北极海域2000—2017年间1月份的ICOADS散点数据对神经网络的节点参数进行训练，其次利用ECMWF发布的2000年1月1日精度为0.5o×0.5o的ERA-Interim格点数据完成对相应格点上大气能见度数据的推理。部分格点的推理结果如表5