基于MEA-WNN的短波通信最佳频率预测

• 作者: 孙光民 段建英 苏晋海 赵德群 陈鹏宇
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 短波通信 思维进化 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 电子信息与控制工程
• 页码范围: 215-219
• 页数: 5页
• 分类号: TN011.2
• 字数: 3275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2017010032

摘要

针对短波通信中通信频率选择不恰当导致信号衰落严重、传输不可靠等问题,提出一种基于思维进化的小波神经网络(mind evolutionary algorithm-wavelet neural network,MEA-WNN)和混沌理论相结合的短波通信频率预测方法.采用具有良好的非线性拟合特性的小波神经网络作为预测模型,利用混沌理论重构相空间,确定神经网络各层节点个数,并用思维进化算法优化网络的初始权值与网络中小波函数的伸缩因子和平移因子.实验表明,MEA-WNN算法能提高短波通信f0F2的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙光民	北京工业大学信息学部	50	429	10.0	19.0
2	赵德群	北京工业大学信息学部	19	38	4.0	5.0
3	陈鹏宇	北京工业大学信息学部	4	16	2.0	4.0
4	段建英	北京工业大学信息学部	3	14	2.0	3.0
5	苏晋海	北京工业大学信息学部	3	14	2.0	3.0