【摘 要】
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传统的无线传播模型通常需要根据经验模型对传播场景进行划分。为了解决其在实际应用中不够精确的问题,通过在大量工程参数中设计并选用合适的特征参数作为模型输入,构建基于
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传统的无线传播模型通常需要根据经验模型对传播场景进行划分。为了解决其在实际应用中不够精确的问题,通过在大量工程参数中设计并选用合适的特征参数作为模型输入,构建基于机器学习方法XGBoost的无线传播预测模型,实现新环境下无线信号覆盖强度的准确预测。实验结果表明,该模型相较于基于长短记忆网络(LSTM)、线性回归方法,预测均方根误差最小,为9.101。该方法在预测精度和模型鲁棒性上都较好,对在不同场景下的信道传播路径损耗进行准确预测具有重要意义。
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