【摘 要】
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传播预测模型是进行网络规划和优化的基础。传统的经验模型准确性不够,确定性模型复杂度太高。近来年,研究发现人工神经网络在进行传播预测时有着优良的性能,尽管人工神经网
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传播预测模型是进行网络规划和优化的基础。传统的经验模型准确性不够,确定性模型复杂度太高。近来年,研究发现人工神经网络在进行传播预测时有着优良的性能,尽管人工神经网络对不同的地理环境都表现出了很好的适应性,但是如果需要预测的区域规模过大,传播环境复杂,模型训练的计算时间会成指数增长,并且一个训练模型难以准确地反应出多种复杂的传播环境,降低了模型预测的精度。为了解决这个问题,本文充分结合了HATA模型和神经网络模型的优点,提出了一种基于BP(Back Propagation)神经网络的,通过HATA传播模型自适应分类的校正算法。实验表明,经过分类的传播预测模型与没有经过分类的传。播预测模型相比,不仅提高了计算效率,而且得到了更高的准确度。
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