本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法優(yōu)化的LS-SVM井下場(chǎng)強(qiáng)預(yù)測(cè)

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【摘要】：為了進(jìn)一步研究井下電波傳播損耗規(guī)律,提高場(chǎng)強(qiáng)覆蓋預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,提出使用基于遺傳算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)方法對(duì)井下巷道的場(chǎng)強(qiáng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先通過(guò)軟件仿真生成巷道場(chǎng)強(qiáng)數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;然后采用最小二乘支持向量機(jī)方法對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行學(xué)習(xí),并使用遺傳算法對(duì)最小二乘支持向量機(jī)方法的參數(shù)選擇進(jìn)行優(yōu)化,采用測(cè)試集對(duì)方法性能進(jìn)行驗(yàn)證;最后將基于遺傳算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)方法用于井下巷道的場(chǎng)強(qiáng)預(yù)測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于遺傳算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)方法能夠有效提高井下場(chǎng)強(qiáng)預(yù)測(cè)的精度,可獲得較好的預(yù)測(cè)效果。
【作者單位】： 西安科技大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(S2015YFJM1734)
【分類(lèi)號(hào)】：TD655;TP18
【正文快照】： 0引言隨著移動(dòng)通信和無(wú)線(xiàn)技術(shù)的發(fā)展,井下無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)的研究越來(lái)越受到重視。但是,由于礦井巷道地質(zhì)地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工作環(huán)境惡劣,無(wú)線(xiàn)電波在傳播過(guò)程中存在嚴(yán)重的反射、繞射、散射現(xiàn)象,與在地面及受限的地面空間中有較大差異[1-2],使得井下無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)的建立面臨較大困難。

【相似文獻(xiàn)】

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