摘要: 选取2021年8次大雾过程中京沪高速江苏段沿线交通气象站的能见度、气温、相对湿度等要素观测数据和摄像头图像识别的能见度数据，通过Pearson相关分析得到与能见度显著相关的气象因子，结合摄像头间空间拓扑结构，建立基于GA-BP神经网络的能见度预测模型，以摄像头图像识别的能见度距离为标准进行模型优化。试验结果表明，模型对轻雾和特强浓雾两个等级的预测准确率都超过85%，对轻雾的预测准确率达到95%，实现了站点间高速公路沿线能见度等级预测，达到加密高速公路沿线能见度监测的目的，可进一步应用于交通气象站或视频探头较少的高速公路的能见度高分辨率监测。