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基于机器学习的5G无线传播模型的构建
被引量：
1
1
作者
谭海军
朱世宇
+1 位作者
单欲立
陈善雄
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第2期120-127,共8页
针对5G无线传播模型的构建,使用Pearson系数量化特征与目标值之间的相关性,以此构造出新的特征。将这些特征送入到BP神经网络、决策树、随机森林中来建立无线传播模型,并且能够预测新环境下无线信号覆盖的强度。该模型为建立精准的无线...
针对5G无线传播模型的构建,使用Pearson系数量化特征与目标值之间的相关性,以此构造出新的特征。将这些特征送入到BP神经网络、决策树、随机森林中来建立无线传播模型,并且能够预测新环境下无线信号覆盖的强度。该模型为建立精准的无线网络提供技术支持,使网络建设成本降低,并提高建设效率。
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关键词
无线网络
决策树
神经网络
传播模型
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题名
基于机器学习的5G无线传播模型的构建
被引量：
1
1
作者
谭海军
朱世宇
单欲立
陈善雄
机构
长江师范学院信息化办公室
重庆工程
学院
计算机与物联网
学院
西南大学计算机与
信息
科
学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第2期120-127,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61303227)。
文摘
针对5G无线传播模型的构建,使用Pearson系数量化特征与目标值之间的相关性,以此构造出新的特征。将这些特征送入到BP神经网络、决策树、随机森林中来建立无线传播模型,并且能够预测新环境下无线信号覆盖的强度。该模型为建立精准的无线网络提供技术支持,使网络建设成本降低,并提高建设效率。
关键词
无线网络
决策树
神经网络
传播模型
Keywords
Wireless network
Decision tree
Neural network
Propagation model
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的5G无线传播模型的构建
谭海军
朱世宇
单欲立
陈善雄
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
1
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