Path loss förutsägelse är en avgörande uppgift för planering av nätverk i moderna mobila kommunikationssystem. Lärande maskinbaserade modeller verkar vara ett giltigt alternativ till empiriska och deterministiska metoder för att förutsäga förlust av spridningsvägar. Eftersom lärande maskinprestanda beror på antalet inmatningsfunktioner, ett bra sätt att få en mer tillförlitlig modell kan vara att använda tekniker för att minska dimensionaliteten hos data. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som kombinerar inlärningsmaskiner och metoder för att minska dimensionaliteten. Vi rapporterar resultat på en verklig datauppsättning som visar effektiviteten i den lärande maskinbaserade metoden och användbarheten av dimensionalitetsreduktionstekniker för att förbättra prediktionsnoggrannheten.
Piacentini och Rinaldi REF föreslog att metoder för maskininlärning och reducering av dimensionalitet skulle användas för att förutsäga banförluster.
Path loss prediction in urban environment using learning machines and dimensionality reduction techniques
{'venue': None, 'journal': 'Computational Management Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}