基于机器学习的海上无线通信网络自适应路由优化研究  

作　　者：蔡家旭 

机构地区：[1]泉州海洋职业学院

出　　处：《珠江水运》2024年第12期8-10,共3页

摘　　要：本研究针对海上无线通信网络在动态海洋环境中面临的路由优化挑战,开发了一种创新的自适应路由优化方法。利用机器学习技术,设计和实现了一套优化框架,以增强海上无线通信网络的性能和适应性。通过综合分析海洋环境的复杂性和网络动态性,构建了包含关键网络性能指标的数据集,并通过数据预处理提高了数据质量。重点研究了决策树、随机森林和卷积神经网络(CNN)三种机器学习模型在路由优化中的应用和效果,通过实验验证了随机森林模型在提高通信效率和网络稳定性方面的显著优势。

关 键 词：机器学习 自适应路由 海上无线通信 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN92[自动化与计算机技术—控制科学与工程] U675.7[电子电信—通信与信息系统] P756.6[电子电信—信息与通信工程]