[发明专利]基于OP-ELM的射频功率放大器的行为建模方法在审
| 申请号： | 201811366103.4 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109697302A | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | 马建国;邢光宇;傅海鹏;周绍华;张新 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 徐金生 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开基于OP‑ELM的射频功率放大器的行为建模方法，包括步骤：确定射频功率放大器的行为模型的输入变量和相应的输出变量；将训练数据导入ELM算法模型当中，对ELM算法模型训练；对ELM算法模型网络结构中的隐藏层神经元按对建模结果影响进行评估排序，修剪掉排序在后的预定隐藏层神经元，形成修剪好的OP‑ELM射频功放行为模型；将测试数据导入修剪好的OP‑ELM射频功放行为模型中，计算测试误差RMSE，比较OP‑ELM模型输出结果，验证行为建模结果。本发明利用OP‑ELM算法通过对隐藏层神经元重要性的评估和排序进而修剪掉其中对建模结果重要性低的神经元，达到科学地减少隐藏层神经个数的目的，从而实现简便快速准确地对射频功率放大器进行外部行为建模。 | ||
| 搜索关键词： | 射频功率放大器 神经元 行为建模 隐藏层 修剪 算法模型 行为模型 排序 建模结果 射频功放 测试数据 计算测试 输出变量 输出结果 输入变量 网络结构 训练数据 评估 算法 验证 神经 外部 | ||
【主权项】：
1.基于OP‑ELM的射频功率放大器的行为建模方法，其特征在于，包括步骤：确定射频功率放大器的行为模型的输入变量和相应的输出变量；将训练数据导入ELM算法模型当中，对ELM算法模型训练；对ELM算法模型网络结构中的隐藏层神经元按对建模结果影响进行评估排序，修剪掉排序在后的预定隐藏层神经元，形成修剪好的OP‑ELM射频功放行为模型；将测试数据导入修剪好的OP‑ELM射频功放行为模型中，计算测试误差RMSE，比较OP‑ELM模型输出结果，验证行为建模结果。
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