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Application of RBF neural networks to the prediction of propagation loss over irregular terrain

机译:RBF神经网络在不规则地形传播损耗预测中的应用

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摘要

Point-to-point propagation models overcome the lack of accuracy of empirical models, at the expense of a large computation cost. Neural networks (NN's) provide a half-way approach to propagation modelling. In this article, it is shown that RBF NN do provide a fast point-to-point prediction method. Results show that gain in computation time is achieved while maintaining a good performance.
机译:点对点传播模型克服了经验模型准确性不足的问题,但代价是计算量大。神经网络(NN)为传播建模提供了一种半途而废的方法。本文表明,RBF NN确实提供了一种快速的点对点预测方法。结果表明,可以在保持良好性能的同时获得计算时间的增加。

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