抛物方程法在森林环境电波传播特性预测中的应用

为提高大区域森林环境电波传播特性预测的准确性,研究抛物方程（PE）法在森林环境电波传播特性预测中的应用,提出了基于抛物方程的森林模型。该模型采用PE法实现准确快速求解,考虑森林在垂直方向上的非均匀性,引入森林分层模型,将森林分为树冠、树干两个均匀有耗介质层,并根据森林区域的特性参数确定各有耗介质层的等效介电常数,相比于传统将森林等效为一个给定介电常数的均匀有耗介质层,能够更准确地描述森林对电波传播的影响。将其应用于三种常见绿叶林的电波传播特性预测中,仿真结果表明,该模型能够反映不同区域、不同植被种类的森林对电波传播的影响差异,有效预测大区域森林环境电波传播特性。     

无线网络传播模型调校采用先进技术

近日,广东移动通信公司和信息产业部电子第七研究所分别与世界著名的移动网络规划优化软件商———国际移动通信有限公司(ＭＳＩ)签订合约,通过ＭＳＩ的规划优化软件Ｐｌａｎｅｔ的可调Ｇｅｎｅｒａｌ模型对其传播模型进行调校,从而保证了二者的无线网络规划优化设计更具?..     

基于改进回声状态网络的居民消费价格指数预测研究

对居民消费价格指数(CPI)做出准确的预测,能够为国家或地区相关部门在制定合理的发展规划以及对资源进行优化配置时提供重要依据。早期研究者主要采用计量经济模型、时间序列模型对CPI进行预测。本文分析了回声状态网络预测模型和小世界网络结构。包括ESN的训练过程、储备池的关键参数和小世界网络的数学模型。然后,构建具有小世界特性的小波回声状态网络预测模型(SW-W-ESN)。同时,储备池是ESN的核心部分,改进回声状态网络对CPI的预测更为准确,在宏观经济调控方面更具有科学性和可行性。     

一种深度残差网络构建的5G无线智能传播模型

为建立更为准确的全覆盖、全应用、全频谱的5G无线信道模型，提出通过认知无线电与深度神经网络相结合的方法研究无线电波传播特性。根据传统无线传播模型并考虑到不同传播环境，根据信道大尺度衰落特性（包括路径损耗、阴影衰落和小尺度衰落特性）的统计结果，通过BP算法提取特征，并应用FeatureTools进行深度特征综合建立特征方程，计算特征变量与传播损耗的相关系数，进行相关系数的置信区间及变量独立性检验，最终筛选出22个特征并排序。基于深度残差网络建立传播路径损耗的回归模型，结合批正则化过拟合测算平均接收功率，为建立更精确的无线信道模型提供了量化依据，并最终在测试数据集上取得均方根误差8.36（本地）和10.03（云端）的成绩，对工程实践具有较强的参考价值。     

TD-LTE网络容量探讨

TD-LTE网络容量作为TD-LTE无线网络规划的关键部分在整个网络建设过程中是非常重要的,只有充分认识和把握好TD-LTE网络的承载能力,才能更准确地评估TD-LTE系统的带宽需求、天线等系统配置与及确定TD-LTE无线网络的建设规模.本文分析了影响TD-LTE网络容量的几条因素,并探讨它们对TD-LTE网络容量指标的影响,以有利于解决TD-LTE网络规划中的容量建模问题.     

水下承载结构缩比样机的静态试验与设计计算

水下承压结构承受复杂环境载荷作用，缩比模型试验是可靠性验证与结构寿命预测的重要方法。为保证缩比模型能够准确表征原模型的力学行为，进行了缩比模型试验和有限元缩比模型分析的结果对照，确定了缩比模型的具体缩放比例。进而通过缩比模型试验确定水下承载结构在承载过程中结构的易损关键部件及非易损部件，为后续有限元分析计算提供理论依据，即易损关键部位的局部重点研究和非易损部件的简化，进而提高了计算效率和计算结果的准确性。该方法通过有限元缩比模型的有限元分析计算推导出缩比模型的缩放比例，进而通过缩比模型试验确定水下承载结构的承载特性，对有限元缩比模型进行局部重点研究和局部简化，在保证后续计算准确性的基础上，大大提高了计算效率。     

MSI“规划”东北无线网络

近日 ,吉林省移动通信公司、黑龙江邮电规划设计院、辽宁邮电规划设计院分别与国际移动通信 (香港 )有限公司 (ＭＳＩ)签订合约 ,购买ＭＳＩ网络规划优化软件—Ｐｌａｎｅｔ,从而提高它们在无线网络规划上的竞争能力。ＭＳＩ除了提供世界先进的小区规划、自动频率规划和分层峰窝网络规划等最先进的规划软件外 ,还将为吉林移动公司提供配套的传播模型修正服务。通过模型修正 ,可将模型误差控制在 6～ 9ｄＢ范围内 ,而很多规划软件用经验模型做规划 ,误差往往超过 2 0ｄＢ。ＭＳＩ新提供的Ｐｌａｎｅｔ2 8 3版本是世界上功能最齐全、先进、准…     

基于灰色BP神经网络的企业财务风险预警研究——以H公司为例

企业在整个生产经营过程中不可避免地会面临财务风险，风险的准确预警能够帮助企业提前做好防范措施，降低风险的影响。为了提高企业财务风险预警的准确性，本文提出了一种基于灰色预测与BP神经网络的组合预测模型，能够互补并发挥两者各自的优点。以H公司2014年-2021年的财务报表数据为样本，构建灰色BP神经网络组合模型，并进行实例验证分析。结果表明：相较于单一的灰色模型，组合模型的平均相对误差更小，也即预测准确性更高。     

TD-LTE无线网络规划研究

科技的创新推动了通信网络技术的发展,使得网络在人们的生活当中占据着不可小觑的地位.在当今网络高速发展的时代,人们对无线网络的性能的需求也在不断提高,TD-LTE作为一种先进的网络技术,其在我国社会当中得到了普遍的应用.为了更好的满足当代社会发展的需求,提高无线网络的服务性能有着重大意义.本文对TD-LTE无线网络规划做了相关的研究.     

基于GA-BP神经网络的顾客满意度测评研究

本文利用遗传算法与神经网络的特性,建立了基于GA-BP神经网络的顾客满意度测评模型。该模型首先将BP网络的权值和阈值通过遗传算法进行优化,然后对BP网络进行训练。网络最终测评结果较BP神经网络更有效、准确。通过某商场实例数据证明此测评模型收敛速度快、预测精度高,为顾客满意度测评提供了一种实用的方法。     

基于终端区航路交叉结点的交通流量预测

为了终端区航路之间动态变化的交通流量的关系,本文利用主成分分析方法对终端区航路交叉结点的交通流量进行了相关性分析,构建了相关交叉集,提出了根据相关交叉集的交通流量预测终端区流量的思想,给出了用于预测的神经网络模型、具体算法和评价标准,在比较精确的训练样本基础上对网络进行了训练,测试了训练后的网络的性能。实验表明,采用基于航路交叉结点相关性进行交通流量预测具有满意的准确性和较好的鲁棒性。     

基于LSTM深度学习的大豆期货价格预测

面对越来越复杂的金融市场环境,以传统统计学和计量学为主的时间序列预测模型在发现序列中的长期依赖关系方面存在一定局限性,而深度学习中的长短期记忆(LSTM)网络有望克服这一问题。通过构造一个多层LSTM网络价格预测模型,使用中国2007—2019年大豆期货价格数据进行了实证研究。结果显示,参数调优对LSTM网络模型预测效果有着较大影响,其中影响较大的主要参数包括迭代次数、学习率、窗口大小和网络层数等;与ARIMA模型、MLP模型、SVR模型相比,LSTM网络模型的预测结果准确性更高,在拟合优度(R-2)上分别提高了1.064%、2.147%、1.674%。LSTM网络模型在价格预测方面的良好表现,为预测大豆期货价格提供了新思路。     

电波传播抛物方程模型在航空通信中的应用

针对航空通信中电波传播损耗预测需要满足精确性、实时性及复杂环境适应性的要求,在分析电波传播损耗对航空通信系统作用范围的影响基础上,采用抛物方程模型研究了航空通信中电波在空间区域的传播特性。该模型利用分步傅里叶算法实现快速求解,采用边界平移法处理复杂地形边界,并通过非均匀网格技术提高空间任意一点的场强计算精度,从而改善了复杂环境下电波传播损耗预测的精确性和实时性。将该模型应用于真实地形环境下的航空通信仿真算例中,仿真结果表明：该模型能有效预测复杂环境下电波的传播损耗,评估在正常通信条件下飞行器的飞行范围、最大飞行距离以及最低飞行高度等性能。     

微蜂窝中电波传播预测模型的改进

在传统的电波传播预测模型的基础上，提出了一种基于射线跟踪法的改进模型。该模型可真正用于除圆形建筑物以外的多棱角建筑物组成复杂微蜂窝区域中场强的准确预测，具有高自适应性、预测精度可有需求控制和高效率等优点。对该模型所得预测结果同文献进行了比较，结果表明该模型具有较高效率和精确度。     

可持续发展社会的市政规划设计

市政规划是城市规划中的一个重要部分。它是为了满足城市居民对水源、能源、环境及信息的需求而进行的规划。一直以来作为城市发展建设总体导引的城市规划,都是以物质性规划为主导,而忽视城市空间环境背后的社会环境意义及规划的本质特性。因此,基于当前建设人与自然和谐的可持续发展社会的目标,探讨合理的市政规划设计是非常有必要的。     

基于ARIMA模型对销售总额的预测分析

在自然科学和社会科学各研究领域中,大量决策问题都离不开预测,预测是决策的基础。近年来,ARIMA模型得到了极大的发展,越来越多的应用在各个领域的分析中,本文我们对某公司2000年1月到2008年12月的8种商品的销售总额的数据作为分析的样本进行分析,建模,预测未来三期的值。为了验证预测的准确性,我们去掉了后三期的数据,作为预测目标,以便对真实值与预测值进行有效的对比,结果预测基本准确,最终我们得出预测五期的增量。     

基于改进型深度学习的流量预测

为了解决无线网络中流量的预测精度不高的问题，提出了一种自适应分组的栈式自编码(AG-SAEs)深度学习预测方法。在数据的预处理过程中，首先使用最大最小方式对数据进行归一化处理，并提出一种新型的自适应分组方法，把归一化后的链路数据进行关联性分组；然后，基于深度学习方法建立了一个多输入多输出的预测模型，并将分组后的数据输入到预测模型中，对该模型进行训练来建立输入和输出流量之间的映射关系；最后，为了进一步提高预测精度，在模型的训练过程中，使用改进型的牛顿法来进行权值参数更新。仿真实验以及和其他算法对比的结果证实了所提方案具有更小的预测相对误差。     

关于网络视频广告收入的计量经济学模型及其检验

本文通过建立准确而合理的计量经济学模型,寻求我国网络视频市场规模和网络视频市场广告收入,视频播放覆盖人群之间的函数关系,从而较为准确地对近年来网络视频市场规模较快的增长进行定量的分析和预测。本文采用2009年第一季度到2015年第三季度的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测未来网络视频市场规模。     

浅析感知无线电与无线技术标准化

感知无线电的研究视角从无线链路的底层功能扩展到更高层次的协议和网络设计,感知无线网络(Cogni-tiveW irelessNetwork)已成为感知无线电未来研究和产业化方向的共识。在感知无线网络的框架内,无线网络将根据其与周边多维环境(网络、协议、应用等)交互信息的情况,调整网络特性,实现最优的系统性能。     

一类物流企业网络运量预测组合算法与应用

本文分析了物流运输企业网络配送运量变化特性,提出了网络运量预测的组合算法,结合各种网络运量预测方法的特性,运用具体实例对组合模型的精度和适用条件进行了验证。