Modélisation par les réseaux de neurones artificiels d’un modèle De propagation dans un réseau cellulaire 4G / Chaima BOUTALBI 

Public ISBD Titre : Modélisation par les réseaux de neurones artificiels d’un modèle De propagation dans un réseau cellulaire 4G Type de document : texte imprimé Auteurs : Chaima BOUTALBI, Auteur ; Nour elhouda KERBOUA, Auteur ; Khair-Eddine Cheikh, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2021 Importance : 86 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences de la technologie:Electronique Tags : réseau cellulaire 4G Index. décimale : 610 Electronique Résumé : L’objectif principal de ce travail est de développer un modèle de propagation modélisé par un réseau de neurone artificiel, on a exploré plusieurs architectures de réseaux de neurones à savoir l’architecture MLP (multi-layer perceptron), RBF (radial basis function), GR-NN ( le réseau neural de régression généralisé). Les résultats de simulation avec plusieurs algorithmes d’apprentissage on se servant d’une base d’apprentissage de drive test de la zone « ALI MENDJLI » montrent la supériorité du modèle neuronal par rapport aux autres modèles empiriques à prédire le path loss, et pouvoir également créer un nouveau modèle neuronal à base de l’architecture GR pour modéliser le path loss dans une zone urbaine Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=15465 Modélisation par les réseaux de neurones artificiels d’un modèle De propagation dans un réseau cellulaire 4G [texte imprimé] / Chaima BOUTALBI, Auteur ; Nour elhouda KERBOUA, Auteur ; Khair-Eddine Cheikh, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2021 . - 86 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences de la technologie:Electronique Tags : réseau cellulaire 4G Index. décimale : 610 Electronique Résumé : L’objectif principal de ce travail est de développer un modèle de propagation modélisé par un réseau de neurone artificiel, on a exploré plusieurs architectures de réseaux de neurones à savoir l’architecture MLP (multi-layer perceptron), RBF (radial basis function), GR-NN ( le réseau neural de régression généralisé). Les résultats de simulation avec plusieurs algorithmes d’apprentissage on se servant d’une base d’apprentissage de drive test de la zone « ALI MENDJLI » montrent la supériorité du modèle neuronal par rapport aux autres modèles empiriques à prédire le path loss, et pouvoir également créer un nouveau modèle neuronal à base de l’architecture GR pour modéliser le path loss dans une zone urbaine Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=15465

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