I det här dokumentet utvecklas en optimal modell för prognoser om förlust av tåglägen med hjälp av algoritmen Feed-Forward Neural Network (FFNN). Mätningar av körprov utfördes i Kanaanland Ota, Nigeria och Ilorin, Nigeria för att få uppgifter om banförluster på olika avstånd från 11 olika 1,800 MHz basstationssändare. Enskiktade FFNN tränades med normaliserade terrängprofildata (longitud, latitud, höjd, höjd, rörhöjd) och normaliserade avstånd för att producera motsvarande vägförlustvärden baserat på Levenberg-Marquardts algoritm. Antalet neuroner i det dolda lagret varierade (1-50) för att bestämma modellen Artificial Neural Network (ANN) med bästa förutsägelsenoggrannhet. ANN-modellernas prestanda utvärderades utifrån olika mätvärden: medelvärde för absolut fel (MAE), medelvärde för fyrkantigt fel (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), standardavvikelse och regressionskoefficient (R). Resultaten av maskininlärningsprocesserna visar att FNN-arkitekturen med tangentaktiveringsfunktion och 48 dolda neuroner gav minst förutsägelsefel, med MAE, MSE, RMSE, standardavvikelse och R-värden på 4,21 dB, 30,99 dB, 5,56 dB, 5,56 dB respektive 0,89. När det gäller generaliseringsförmåga gav prognoserna för den optimala ANN-modellen MAE, MSE, RMSE, standardavvikelse och R-värden på 4,74 dB, 39,38 dB, 6,27 dB, 6,27 dB respektive 0,86 när de provas med nya data som inte tidigare inkluderats De enorma potentialerna inom informations- och kommunikationsteknik kan utnyttjas för att uppnå målen för hållbar utveckling i rätt tid. I detta syfte betraktas den globala sammankopplingen som en möjliggörande teknisk plattform för digital omvandling. Tyvärr är täckningen av mobil konnektivitet som förväntas driva digital integration ännu inte global. Modeller för att förutsäga vägförluster är viktiga verktyg för estimering av radiotäckning, bestämning av basstationens läge, frekvenstilldelning, antennval och genomförbarhetsstudier av störningar under planeringen av radionät. Maskininlärningsmetoder kan användas för att förutsäga vägförluster i landsbygds- och tätortsmiljöer. I detta dokument, är en optimal modell utvecklats för väg förlust förutsägelser med Feed-Forward Neural Network algoritm. Den utvecklade ANN-modellens prestanda visade sig vara optimal i fråga om förutsägelsenoggrannhet och generaliseringsförmåga jämfört med de allmänt använda empiriska modellerna (Hata, COST 231, ECC-33 och Egli). i utbildningsprocessen. Jämfört med Hata, COST 231, ECC-33, och Egli modeller, den utvecklade ANN modellen presterade bättre i termer av förutsägelse noggrannhet och generalisering förmåga.
Popoola m.fl. REF etablerade en optimal modell för förutsägelse av väg förlust utnyttja feed-forward neurala nätverk.
Optimal model for path loss predictions using feed-forward neural networks
{'venue': None, 'journal': 'Cogent engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}