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基于多维度特征融合与动态加权的低能见度精细化预测模型研究

邓世有 胡婕 田孟勤 牟思语

沙漠与绿洲气象2026，Vol.20Issue(4)：P.136-143,8.
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沙漠与绿洲气象2026，Vol.20Issue(4)：P.136-143,8.DOI:10.12057/j.issn.2097-6801.2508.15346

基于多维度特征融合与动态加权的低能见度精细化预测模型研究

邓世有 1胡婕 2田孟勤 2牟思语3

作者信息

  • 1. 开阳县气象局,贵州开阳550300 贵州新气象科技有限责任公司,贵州贵阳550000
  • 2. 贵阳市气象局,贵州贵阳550000
  • 3. 中国农业大学资源环境学院,北京100081
  • 折叠

摘要

关键词

能见度预测/机器学习/随机森林/XGBoost/特征工程/低能见度

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

邓世有,胡婕,田孟勤,牟思语..基于多维度特征融合与动态加权的低能见度精细化预测模型研究[J].沙漠与绿洲气象,2026,20(4):P.136-143,8.

基金项目

贵州省气象局省市联合科研基金项目(黔气科合S-SZ[2024]01)。 （黔气科合S-SZ[2024]01）

沙漠与绿洲气象

2097-6801

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