一种基于模块化神经网络的场强预测方法

作     者：杨晋生 李亚洲 YANG Jin-sheng;LI Ya-zhou

作者机构：天津大学电子信息工程学院天津300072 

基　　金：天津市科技兴海项目(KJXH2011-2)资助 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2017年第38卷第11期

页      码：2423-2426页

摘      要：接收信号场强预测对无线通信网络的设计与规划非常重要.为此,提出了一种基于模块化神经网络的场强预测模型.对于给定的区域,选取一定数量的接收样本点,根据接收信号场强数据的分布特点,使用K均值(K-Means)聚类方法对全部样本点聚类,以实现对输入样本空间的分解,并建立对应的子神经网络模块.以某学校宿舍区域为例,选取了训练集和测试集样本点,通过对比单一神经网络模型和模块化神经网络模型的预测误差,发现模块化神经网络的预测结果优于单一神经网络,证明了所提出模型的有效性.

主 题 词：场强预测 神经网络 模块化神经网络 接收信号强度 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-1220.2017.11.002

馆 藏 号：203278565...