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55、5G及未来的灵活认知无线电接入技术与深度学习应用

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张小明

前端开发工程师

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55、5G及未来的灵活认知无线电接入技术与深度学习应用

5G及未来的灵活认知无线电接入技术与深度学习应用

在当今的通信和交通领域,准确的预测和高效的信号检测至关重要。本文将深入探讨旅行需求预测、数字通信系统中的信号检测以及未来网络架构中机器学习的应用。

1. 数据收集与分析
  • 气象数据集:从中国北京美国大使馆获取每小时的天气和污染数据集(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Beijing+PM2.5+Data)。该数据集包含多个参数,具体信息如下表所示:
    | 名称 | 描述 | 示例 |
    | — | — | — |
    | Date | 日期和时间 | 2012/11/1 1:00 |
    | Pollution | PM2.5 浓度 | 124 |
    | Temp | 温度 | 2 |
    | Winddir | 组合风向 | NE |
    | Windspd | 累积风速 | 2.68 |
    | Snow | 累积降雪小时数 | 0 |
    | Rain | 累积降雨小时数 | 0 |

  • 兴趣点(POI)数据集:从百度地图获取北京研究区域(北纬 39.91 - 39.99,东经 116.30 - 116.38)的 POI 信息。选择了七个一级类别,各类别及数量如下表:
    | 类别 | 子类别 | 数量 |
    | — | — | — |
    | Company | 企业、办公楼 | 15,174 |
    | Resident | 居民、宿舍 | 10,320 |
    | E

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