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无线信道建模与仿真中,实现一种高效率、高准确性的无线信道预测方法是具有非常重要意义的。针对该需求,提出一种基于多种群遗传算法(Multi-population genetic algorithm, MPGA)-反向传播(Back propagation, BP)神经网络的无线信道预测方法。该方法通过改进遗传算法,优化BP神经网络中神经元的权值和阈值,以此改善BP神经网络预测精度差的问题,从而极大提高了BP神经网络的预测性能。将射线跟踪算法的理论值和BP神经网络结合,实现更高效的无线信道预测方法。通过对比遗传算法(Genetic algorithm, GA)-BP神经网络模型和MPGA-BP神经网络模型的预测误差,发现MPGA-BP神经网络模型的预测结果优于GA-BP神经网络模型,证明了所提出无线信道预测方法具有良好的精确度,可以更高效地进行无线信道预测。 相似文献
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邓彬 《自动化与仪器仪表》2015,(3):190-192
为解决铁路工程设计中传播模型适用性问题,对一种新的适用于GSM-R系统的无线传播损耗模型开展研究。利用模型的传播损耗曲线阐明模型的特性。以此为基础对模型进行合理解释,得出模型的适用范围。最后对该模型的进一步完善提出建议。 相似文献
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针对单一预测模型在利用多维状态特征信息进行状态预测时效果常常不够理想的情况,提出以灰色理论等模型作为单项预测模型,运用Elman神经网络进行变权组合预测的建模方法;考虑神经网络容易因过拟合导致预测时泛化能力变差的问题,运用遗传算法对神经网络隐层节点数和训练误差阈值进行优化求解,建立了完整的基于Elman神经网络的组合预测建模方法;最后,通过案例分析验证了该预测方法的有效性,结果表明组合预测能够将三步以内的预测相对误差控制在10%以内,大大优于定权组合预测模型。 相似文献
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RBF神经网络进行船舶主机燃油喷射系统故障和诊断的过程中存在着精度不高、误诊率高的缺点.针对这种情况,引入以Elman神经网络为基本识别模型,使用改进遗传算法(GA)对网络的权值和阈值进行优化;使用船舶主机燃油喷射系统故障样本对优化后的算法进行训练并对待识别故障样本进行仿真.对比普通Elman神经网络模型、GA-RBF神经网络模型、GA-Elman神经网络模型的诊断结果.仿真结果显示,改进的GA-Elman神经网络不易陷入局部最小值,误差小,在故障诊断方面优于Elman神经网络和GA-RBF神经网络. 相似文献
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在Elman神经网络的基础上提出了改进的网络,根据实际网络中测量的网络流量数据,建立了基于Elman神经网络的流量模型,分别用Elman神经网络和改进的Elman神经网络对实际网络流量进行预测,仿真实验结果表明,改进的Elman神经网络具有良好的预测效果,改进的Elman神经网络具有更高的预测精度和更好的动态性能. 相似文献
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无人机中继链路传播损耗及性能分析 总被引:2,自引:0,他引:2
针对两跳无人机中继通信场景,综合考虑机身姿态、天线特性、气候状况及信道衰落等影响,建立了两跳中继链路的传播损耗模型,分析了传播损耗均值的计算方法,推导了多径阴影复合衰落导致传播损耗随机起伏的统计特性。在此基础上,进一步推导得到了两跳无人机中继系统的中断概率与误比特率的理论表达式。最后,通过对郊区、山区和海洋场景的数值仿真,验证了本文推导的理论结果的正确性,并分析了无人机飞行高度、地面节点位置以及通信场景等因素对两跳中继系统性能的影响。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(8)
室内信号传播损耗模型是基于信号强度测距法的射频识别定位技术的关键。但因室内环境较为复杂且受到多径效应等因素影响,传统的基于经验的信号传播损耗模型环境适应性差,导致测距定位误差较大;而利用传统的神经网络进行传播损耗模型训练则存在所需训练样本过多、硬件采集工作量大等缺点。针对以上问题,提出在变密度采样模式下的基于灰色理论与RBF神经网络相结合的传播损耗模型训练方法。基于灰色理论,利用少量样本预测得到更多样本,并与部分原始样本共同重组样本数据进行RBF网络的训练,以构建传播损耗模型。实验结果表明,该方法可以利用较少的训练样本准确地建立室内信号传播损耗模型,可以很好地满足室内测距定位的精度要求,并可大大减少样本采集工作量。 相似文献
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在传统单信道无线网络中,多节点同时传输时彼此间的干扰会使吞吐量降低.为解决该问题,提出一种改进的自适应遗传算法用于信道分配.在进化过程的前期执行固定参数的遗传操作,后期执行自适应遗传操作,采用新的交叉方式,即将染色体按适应值大小分成2组,从各个组中随机选取染色体进行交叉运算,使得整个染色体种群的适应值向最优解逼近,并在生成子代时使用父子竞争机制.仿真结果表明,该算法能有效避免标准遗传算法容易早熟和局部收敛的缺点,收敛速度快且容易逼近最优解,并能降低网络冲突. 相似文献
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胎儿体重是判断胎儿发育、保障孕产妇安全的重要指标,但是胎儿体重无法直接测得,只能根据孕妇体检数据进行预测.提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BPNN)的胎儿体重预测模型,首先采用回归模型和特征归一化预处理得到的历史体检数据建立孕妇连续体重变化模型,然后利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立胎儿体重预测模型.从我国东部某医院2016年孕产妇中随机抽取3000例样本数据,将本文的模型与基于传统BP神经网络(BPNN)的预测模型进行比较,实验结果表明,本文提出的GA-BPNN胎儿体重预测模型不仅加快了模型的收敛速度,而且将胎儿体重预测精度提高了14%. 相似文献
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This paper reports numerical results for the characterization of the propagation channel in a train. Since the availability of a train to carry out measurements is not always easy, particularly when many changes must be done, a simulation tool provides a useful and reliable mean for the evaluation of the propagation characteristics of this complex and highly fluctuating channel. In order to benefit from previous results, the various existing softwares for complex electromagnetic fields environments simulations were fully searched and one that seems best suited has been retained for these computations. The results presented here are original, preliminaries and our approach provides a basis for study the propagation of waves in a very complex environment consisting of different electromagnetic fields like a train. 相似文献
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基于PCA-GABP神经网络的BOD软测量方法 总被引:4,自引:1,他引:4
针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题.提出基于PCA-GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值。并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测量模型稳定性好、精度高,可用于污水处理厂对BOD进行在线预测。 相似文献