基于遗传算法优化的LS-SVM井下场强预测

发布时间：2017-11-21 05:22

  本文关键词：基于遗传算法优化的LS-SVM井下场强预测

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【摘要】：为了进一步研究井下电波传播损耗规律,提高场强覆盖预测准确度,提出使用基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法对井下巷道的场强进行预测。首先通过软件仿真生成巷道场强数据,并将数据分为训练集和测试集;然后采用最小二乘支持向量机方法对训练集进行学习,并使用遗传算法对最小二乘支持向量机方法的参数选择进行优化,采用测试集对方法性能进行验证;最后将基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法用于井下巷道的场强预测。仿真实验结果表明,基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法能够有效提高井下场强预测的精度,可获得较好的预测效果。
【作者单位】： 西安科技大学通信与信息工程学院;
【基金】：陕西省自然科学基础研究计划资助项目(S2015YFJM1734)
【分类号】：TD655;TP18
【正文快照】： 0引言随着移动通信和无线技术的发展,井下无线通信系统的研究越来越受到重视。但是,由于矿井巷道地质地形结构复杂、工作环境恶劣,无线电波在传播过程中存在严重的反射、绕射、散射现象,与在地面及受限的地面空间中有较大差异[1-2],使得井下无线通信系统的建立面临较大困难。

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本文编号：1209849