發(fā)布時(shí)間：2020-12-10 04:22

　　近年來隨著移動(dòng)通信技術(shù)的快速發(fā)展,第五代移動(dòng)通信技術(shù)(5G)正趨于成熟,2019年,我國的工業(yè)和信息化部分別向中國移動(dòng)、中國電信、中國聯(lián)通、中國廣電發(fā)放5G的商用牌照,四大運(yùn)營商正厲兵秣馬,加快5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)工作。在5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化環(huán)節(jié)中一個(gè)重要的部分就是基站選址,合理的基站選址能在滿足覆蓋范圍和用戶服務(wù)質(zhì)量的前提下極大的節(jié)約成本。傳統(tǒng)的定點(diǎn)路測、定量覆蓋方法難以滿足快速、全面、準(zhǔn)確評估網(wǎng)絡(luò)性能的要求。系統(tǒng)級網(wǎng)絡(luò)性能仿真雖能實(shí)現(xiàn)精確分析,但海量的計(jì)算量和時(shí)間開銷使得其無法在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的一個(gè)重要分支,近年來在各個(gè)領(lǐng)域都受到了研究人員的高度重視。目前來說,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域是一種必然的趨勢,人工智能技術(shù)在醫(yī)療、安防、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的研究成果。針對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化方法的缺點(diǎn),本文引入了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提出了一種用戶時(shí)延的預(yù)測方式可用于5G的基站選址,滿足實(shí)際網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的需求。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下所示:本文提出了一種柵格級的用戶時(shí)延預(yù)測的方法,該方法將系統(tǒng)仿真和深度神經(jīng)模型融為一體,先利用射線追蹤模型與5G... 

【文章來源】：安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

常見激活函數(shù)圖

第三章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與三視圖特征模型16圖3.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.3.4Neuralnetworkmodel(2)(1)(1)(1)(1)33113223333kwxwxwxb（3.6）(2)(1)(1)(1)(1)11111221331lfwxwxwxb（3.7）(2)(1)(1)(1)(1)22112222332lfwxwxwxb（3.8）(2)(1)(1)(1)(1)33113223333lfwxwxwxb（3.9）進(jìn)而，上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出結(jié)果為：(2)(2)(2)(2)(2)(2)(2)W,b1111221331h=fwl+wl+wl+l（3.10）上述計(jì)算過程就是著名的前向傳播過程，即信號從輸入層出發(fā)，遍歷所有的神經(jīng)元，最終到達(dá)輸出神經(jīng)元。所有神經(jīng)元都與下一層的神經(jīng)元全連接（即與下一層的所有神經(jīng)元都相連），同一層的神經(jīng)元互不相連，神經(jīng)元之間也禁止跨層連接。相比單層感知機(jī)而言，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力要優(yōu)秀得多，前向傳播算法已經(jīng)不能滿足多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，需要求助于學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)的學(xué)習(xí)算法。3.2.3誤差反向傳播算法誤差反向傳播（ErrorBackPropagation簡稱BP）算法是最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法之一，目前大部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法都是以BP算法為基礎(chǔ)演變而來的。BP算法不僅僅只應(yīng)用于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還可以用于其他更復(fù)雜、更有效的學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。BP算法的基本思想如下：(1)前向傳播過程：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)經(jīng)過輸入層、隱藏層最終到達(dá)輸出層；

BP算法中變量符號Figure3.5VariablesymbolinBPalgorithm

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2908073