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申请/专利权人：苏州城市学院
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的高速列车车顶天线安装位置优化方法。本发明涉及数据处理技术领域，所述方法包括：获取列车结构参数和弓网离线骚扰的实际测试数据；根据列车结构参数建立弓网离线骚扰和车顶天线的等效仿真模型；根据弓网离线骚扰的实际测试数据验证弓网离线骚扰和车顶天线的等效仿真模型的有效性，得到有效的等效仿真模型；通过有效的等效仿真模型得到多组有效关系数据，根据有效关系数据构建有效数据集；根据有效数据集建立基于多模块化神经网络的耦合系数预测模型；通过基于多模块化神经网络的耦合系数预测模型对列车车顶各个位置处所对应的天线端口电磁耦合量进行预测，得到预测结果；根据预测结果得到天线安装位置的优选结果。
主权项：1.一种基于机器学习的高速列车车顶天线安装位置优化方法，其特征在于，包括：获取列车结构参数和弓网离线骚扰的实际测试数据；根据列车结构参数建立弓网离线骚扰和车顶天线的等效仿真模型；根据弓网离线骚扰的实际测试数据验证弓网离线骚扰和车顶天线的等效仿真模型的有效性，得到有效的等效仿真模型；通过有效的等效仿真模型得到多组有效关系数据，根据有效关系数据构建有效数据集；根据有效数据集建立基于多模块化神经网络的耦合系数预测模型；通过基于多模块化神经网络的耦合系数预测模型对列车车顶各个位置处所对应的天线端口电磁耦合量进行预测，得到预测结果；根据预测结果得到天线安装位置的优选结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州城市学院 一种基于机器学习的高速列车车顶天线安装位置优化方法
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