Resumen

Este trabajo propone un enfoque de red neuronal para mejorar el método de Bullington mediante el uso de parámetros obtenidos de obstáculos ignorados en zonas montañosas. Se realizaron mediciones en zonas montañosas para comparar la precisión de la predicción de la pérdida de propagación. Y los datos medidos se utilizaron para el entrenamiento de la red neuronal. Se presenta una descripción detallada de los parámetros de entrada de la red neuronal propuesta. Las prestaciones de predicción mejoraron hasta 3,20 dB en el error medio y 2,11 dB en la desviación estándar de los errores mediante el método propuesto en comparación con los métodos tradicionales de difracción.

• Materias:Minería de datos Radiofrecuencia Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Data mining Radio frequency Antenna theory Wireless Networks Radio frequency waves
• Palabras claves:zona montañosa, red neuronal propuesta, precisión de la propagación, desviación del error, métodos tradicionales de difracción, entrenamiento de la red neuronal, enfoque de la red neuronal, error medio, métodos propuestos, pérdida de propagación
• Keywords:mountainous area, proposed neural network, accuracy of propagation, deviation of error, traditional diffraction methods, neural network training, neural network approach, average error, proposed methods, propagation loss