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基于仿真数据驱动的空间信息网络建模方法
被引量:
1
1
作者
杨兴
吴静
+2 位作者
周建国
江昊
朱劼
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期4323-4333,4339,共12页
针对复杂空间信息网络系统仿真建模研究的问题,提出了一种基于仿真数据驱动的空间信息网络建模方法,设计了空间信息网络性能指标的深度自编码网络和随机森林回归的混合预测分析模型。针对空间信息网络性能指标维度高,样本分布宽的特点,...
针对复杂空间信息网络系统仿真建模研究的问题,提出了一种基于仿真数据驱动的空间信息网络建模方法,设计了空间信息网络性能指标的深度自编码网络和随机森林回归的混合预测分析模型。针对空间信息网络性能指标维度高,样本分布宽的特点,利用深度学习自编码网络进行空间信息网络性能指标编码解码网络的构建,并结合随机森林回归建立空间信息网网络设计参数到性能指标的关系模型。最后通过案例分析,表明该混合模型既能直接预测空间信息网络性能指标,又可以对网络设计参数进行灵敏度分析。
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关键词
仿真数据驱动
空间信息
网
建模
深度自编码
网
络
随机森林回归
下载PDF
职称材料
题名
基于仿真数据驱动的空间信息网络建模方法
被引量:
1
1
作者
杨兴
吴静
周建国
江昊
朱劼
机构
武汉大学电子信息学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期4323-4333,4339,共12页
基金
国家重点研发计划课题(2017YFB0504103)
文摘
针对复杂空间信息网络系统仿真建模研究的问题,提出了一种基于仿真数据驱动的空间信息网络建模方法,设计了空间信息网络性能指标的深度自编码网络和随机森林回归的混合预测分析模型。针对空间信息网络性能指标维度高,样本分布宽的特点,利用深度学习自编码网络进行空间信息网络性能指标编码解码网络的构建,并结合随机森林回归建立空间信息网网络设计参数到性能指标的关系模型。最后通过案例分析,表明该混合模型既能直接预测空间信息网络性能指标,又可以对网络设计参数进行灵敏度分析。
关键词
仿真数据驱动
空间信息
网
建模
深度自编码
网
络
随机森林回归
Keywords
simulation data driven
space information network modeling
deep auto-encoder network
random forest regression
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于仿真数据驱动的空间信息网络建模方法
杨兴
吴静
周建国
江昊
朱劼
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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