Michael Rademacher

机器学习模型在LPWAN路径损耗预测方面表现出改进

研究人员对低功耗广域网（LPWAN）中预测路径损耗的机器学习模型进行了系统性分析，特别关注LoRa技术。该研究采用了利用LiDAR衍生的地形特征的随机森林模型和使用坐标数据的k近邻模型，并将它们的性能与传统的经验模型进行了比较。结果表明，机器学习方法在预测性能上持续优于基线模型，实现了更低的均方根误差（RMSE），尤其是在部署内的插值方面。