基于DE-BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知無(wú)線電頻譜預(yù)測(cè)研究的中期報(bào)告

基于DE-BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知無(wú)線電頻譜預(yù)測(cè)研究的中期報(bào)告中期報(bào)告一、研究背景隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，無(wú)線電頻譜資源越來(lái)越緊張，而頻譜預(yù)測(cè)技術(shù)的研究則成為解決該問(wèn)題的重要手段之一。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在頻譜預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但傳統(tǒng)的反向傳播網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢、陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題。因此，采用基于差分進(jìn)化算法的反向傳播算法（DE-BP），可以顯著提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度、預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性，進(jìn)而提高無(wú)線電頻譜利用率。二、研究?jī)?nèi)容本研究旨在基于DE-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)無(wú)線電頻譜進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體研究?jī)?nèi)容如下：1.建立頻譜預(yù)測(cè)模型首先，從運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、傳感器、氣象、負(fù)載等多個(gè)角度對(duì)頻譜進(jìn)行建模。然后，采用多變量時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)未來(lái)頻譜的使用情況。最后，采用DE-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行頻譜預(yù)測(cè)。2.仿真實(shí)驗(yàn)采用實(shí)驗(yàn)仿真的方法，使用Python語(yǔ)言編程模擬出預(yù)測(cè)模型并使用DE-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行頻譜預(yù)測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)主要包括以下兩個(gè)方面：（1）對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化等操作。（2）進(jìn)行頻譜預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，并分析預(yù)測(cè)結(jié)果的精度、穩(wěn)定性等性能指標(biāo)。三、研究進(jìn)展在本研究的前期工作中，我們已完成了對(duì)于DE-BP算法的調(diào)研和學(xué)習(xí)，同時(shí)完成了Python語(yǔ)言的學(xué)習(xí)和練習(xí)。在此基礎(chǔ)上，我們已完成了以下工作：1.數(shù)據(jù)采集和處理收集了實(shí)驗(yàn)所需的頻譜使用數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了數(shù)據(jù)清洗和歸一化處理。2.建立頻譜預(yù)測(cè)模型從多個(gè)角度對(duì)頻譜進(jìn)行建模，并采用多變量時(shí)間序列模型進(jìn)行頻譜預(yù)測(cè)。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建采用Pytorch框架，基于DE-BP的算法方法，然后完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建。4.實(shí)驗(yàn)仿真完成了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和數(shù)據(jù)的訓(xùn)練測(cè)試，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果并進(jìn)行了分析。四、存在問(wèn)題和解決方案在研究過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)還存在以下問(wèn)題：1.實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在抖動(dòng)和波動(dòng)現(xiàn)象。解決方案：優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和模型，提高算法的收斂速度和穩(wěn)定性。2.數(shù)據(jù)樣本不足。解決方案：增加數(shù)據(jù)源，擴(kuò)大數(shù)據(jù)量，提高預(yù)測(cè)精度。五、研究計(jì)劃未來(lái)的研究工作計(jì)劃如下：1.優(yōu)化DE-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的參數(shù)。2.提高數(shù)據(jù)量，改進(jìn)數(shù)據(jù)的采集和處理方法。3.完善實(shí)驗(yàn)結(jié)