系统仿真学报 ›› 2018, Vol. 30 ›› Issue (11): 4323-4334.doi: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201811033
杨兴, 吴静, 周建国, 江昊, 朱劼
收稿日期:
2018-05-21
修回日期:
2018-06-08
发布日期:
2019-01-04
作者简介:
杨兴(1994-),男,云南昭通,硕士生,研究方向为空间信息网建模仿真;吴静(1981-),女,湖北武汉,博士,副教授,研究方向为无线通信与建模仿真。
基金资助:
Yang Xing, Wu Jing, Zhou Jianguo, Jiang Hao, Zhu Jie
Received:
2018-05-21
Revised:
2018-06-08
Published:
2019-01-04
摘要: 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。
中图分类号:
杨兴, 吴静, 周建国, 江昊, 朱劼. 基于仿真数据驱动的空间信息网络建模方法[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(11): 4323-4334.
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