室外傳播模型常用的有okumura-hata模型、cost-231 hata模型、ccir模型、lee模型以及cost 231 walfisch-ikegami 模型。下面我們就介紹一下這幾種模型的使用和區別。
1. 各種模型的適用範圍
2. 模型應用方法
3. 傳播模型的使用評價
hata模型：
引數容易獲得，模型也易使用；但是未考慮建築物的高度和密度，以及街道的分布等重要因素的影響，**值與實際值誤差較大。
ccir模型：
考慮了建築物密度的影響，引數易獲得。
lee模型：
適用於有測量資料的時候，主要引數獲取容易且易調整，準確性高，演算法簡單，計算速度快。
walfisch-ikegami 模型：
用於建築物高度近似一致的郊區和城區環境；發射天線和周圍建築物高度之間的關係可以是高於、等於或小於建築高度。
模型選擇的幾種方法 AIC，BIC，HQ準則
經常地，對一堆資料進行建模的時候，特別是分類和回歸模型，我們有很多的變數可供使用，選擇不同的變數組合可以得到不同的模型，例如我們有5個變數，2的5次方，我們將有32個變數組合，可以訓練出32個模型。但是哪個模型更加的好呢？目前常用有如下方法 aic 2 ln l 2 k 中文名字 赤池資訊量 aka...
常用的機器學習模型評估和模型選擇方法
目錄2 模型選擇 3 模型評估 機器學習的目的是通過對訓練資料的訓練，能夠對未知的資料有很好的應用效果。訓練誤差是模型對訓練集的計算損失，測試誤差是模型對測試集的計算損失，聽起來好像是廢話。舉個栗子，乙個資料集有100條，其中80條用來做訓練集，20條用來做測試集，用模型對這80條資料進行訓練，得到...
機器學習之模型的選擇與調優
交叉驗證 將拿到的資料，分為訓練和驗證集。以下圖為例 將資料分成4份，其中乙份作為驗證集。然後經過4次 組 的測試，每次都更換不同的驗證集。即得到4組模型的結果，取平均值作為最終結果。又稱4折交叉驗證。通常情況下，有很多引數是需要手動指定的 如k 近鄰演算法中的k值 這種叫超引數。但是手動過程繁雜，...