典型文献
改进GA?BP神经网络的无线信道预测方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
射线跟踪;遗传算法;反向传播神经网络;无线信道预测
中图分类号：
作者姓名：
王智宁;江虹;彭潇祺
作者机构：
西南科技大学信息工程学院,绵阳 621000;南洋理工大学电气与电子工程学院,新加坡 639798
文献出处：
引用格式：
[1]王智宁;江虹;彭潇祺-.改进GA?BP神经网络的无线信道预测方法)[J].数据采集与处理,2022(06):1268-1279
A类：
无线信道预测
B类：
信道建模,建模与仿真,真中,多种群遗传算法,Multi,population,genetic,algorithm,MPGA,Back,propagation,改进遗传算法,权值,神经网络预测,预测性能,射线跟踪,跟踪算法,理论值,Genetic,预测误差,反向传播神经网络
AB值：
0.18756
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