摘    要：针对复杂庞大的多模式数值预报数据，提出一种径向基函数(RBF)神经网络集成天气预报模型．根据天津市预报站点采用的WRF 模式、RUC 模式等数值预报数据的特点，将多种单模式数据作为RBF 神经网络输入，网络输出为集成预报结果．实验表明：RBF 神经网络集成预报模型降低了单模式预报误差，更加贴近了真实数据，并且在稳定性和实效性方面均有良好表现．

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