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公开(公告)号：CN117879641A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311596360.8
申请日：2023-11-27
Applicant: 上海海洋大学
IPC: H04B1/69 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于改进极限学习机的扩频因子预测模型及方法，所述方法包括：确定改进极限学习机预测模型的输入和输出变量；初始化粒子群算法、灰狼算法参数，生成初始种群后评估个体适应度函数；使用粒子群算法和灰狼算法的混合算法确定优化算法的最优参数，利用混合算法的最优参数获得基于改进极限学习机模型的最优参数；使用获得的基于改进极限学习机模型的最优参数，获得最佳极限学习机参数预测扩频因子。本发明基于改进极限学习机的扩频因子预测方法，可节省大量数据传输时间，同时保证数据投递率，提高了数据采集的效率，有效提高终端节点的使用寿命。
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