Detta papper analyserar användningen av artificiella neurala nätverk (ANNs) för att förutsäga den mottagna ström/gång förlust i både utomhus och inomhus länkar. Det tillvägagångssätt som använts har varit en kombinerad användning av ANN och ray-tracing, det senare möjliggör identifiering och parameterisering av den så kallade dominerande vägen. En fullständig beskrivning av processen för att skapa och utbilda en ANN-baserad modell presenteras med särskild tonvikt på utbildningsprocessen. Mer specifikt kommer vi att diskutera olika tekniker för att komma fram till giltiga förutsägelser med fokus på ett optimalt urval av träningssetet. En kvantitativ analys baserad på resultat från två smalbandsmätningskampanjer, den ena utomhus och den andra inomhus, presenteras också.
Fernández Anitzine m.fl. REF tillhandahöll en analys baserad på ANN för förutsägelse av banförluster i både inomhus- och utomhuslänkar.
Influence of Training Set Selection in Artificial Neural Network-Based Propagation Path Loss Predictions
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Antennas and Propagation', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}