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针对5 G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.
基于机器学习的5G无线传播模型的构建
【摘 要】
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针对5 G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.
【机 构】
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长江师范学院信息化办公室 重庆408100;重庆工程学院计算机与物联网学院 重庆400056;西南大学计算机与信息科学院 重庆400715
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2022年2期
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