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为探究成都地区大气能见度的区域特性,构建基于GA-BP神经网络的大气能见度预测模型,将空气中的相对湿度、PM2.5及PM10作为能见度主要影响因子输入到预测模型中,输出预测时间段每小时的大气能见度,再与实际值作比较。结果显示,经过遗传算法优化的BP神经网络预测模型能较好地预测该地区的大气能见度,预测值基本贴近于实际值,且预测结果优于BP神经网络。