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摘要:本发明公开了一种融合熵权与神经网络的调频数字音频广播预测方法,包括如下步骤:确定输入特征参数及目标输出参数,采用神经网络构建调频数字音频广播预测模型;采集输入、输出参数的实测数据,并将采集数据划分为训练集、验证集和测试集;设实测数据的训练集为原始训练集;从多个电波传播模型中择优作为预测子模型,基于熵权法利用预测子模型,由原始训练集中的输入数据计算得到目标输出数据;将输入参数数据与对应计算得到的目标输出参数数据编制成改进的训练集;设置用于迭代训练调频数字音频广播预测模型的超参数初值;利用改进的训练集、验证集和测试集数据,对应训练、优化及检验调频数字音频广播预测模型。本发明精度较高且适用范围广。
主权项:1.一种融合熵权与神经网络的调频数字音频广播预测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,确定输入特征参数及目标输出参数,采用神经网络构建调频数字音频广播预测模型;步骤2,采集输入特征参数及输出目标参数的实测数据,并将采集数据划分为训练集、验证集和测试集;步骤3,设由采集的实测数据编制的训练集为原始训练集;从多个不同的电波传播模型中择优作为预测子模型,基于熵权法利用预测子模型,由原始训练集中的输入特征参数数据计算得到目标输出参数数据;将输入特征参数与对应计算得到的目标输出参数数据编制成改进的训练集;步骤4,设置用于迭代训练调频数字音频广播预测模型的超参数初值;利用改进的训练集、验证集和测试集数据,对应训练、优化及检验调频数字音频广播预测模型。
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百度查询: 天津大学 融合熵权与神经网络的调频数字音频广播预测方法及设备
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