全国研究生数学建模竞赛-A题解析：AI在无线信道建模的应用

资源摘要信息:"本资源详细介绍了2019年全国研究生数学建模竞赛中A题的解决方案，该方案着重于无线信道的人工智能建模。资源内容适合不同技术领域的初学者和进阶学习者，可作为毕业设计、课程设计、大作业、工程实训或项目立项的参考。 首先，资源内容涵盖了经验传播模型与实测数据的分析，这包括了灰色关联分析、回归分析和假设检验等统计方法，它们被用于特征工程中的特征设计阶段。特征工程是数据科学中重要的一步，它涉及从原始数据中选择和构建能够提升模型预测性能的特征。 在特征选择阶段，资源中提出了使用过滤法和基于BP神经网络的权值分析法。过滤法是一种简单的特征选择方法，它根据统计测试评估各个特征与输出变量之间的相关性。而基于BP（反向传播）神经网络的权值分析法，则是从训练好的神经网络中提取出具有较高权重的特征，这些特征对网络的输出影响较大。 资源进一步介绍了如何基于以上步骤建立无线传播模型特征集和训练数据集，以及数据清洗过程，这些工作是为了确保深度神经网络训练的准确性。数据清洗通常包括去除重复或异常的数据、填补缺失值、以及转换数据格式等步骤。 深度学习是资源中提到的另一个重要概念。资源详细描述了如何利用TensorFlow框架建立深度神经网络模型，该模型被用于预测不同地理位置的平均信号接收功率（RSRP）。TensorFlow是由谷歌开发的一个开源机器学习库，它提供了一套完整的工具和API，用于设计、构建和训练各种深度学习模型。 最后，资源中还提到了模型验证的部分，包括测试数据集上模型的表现评估。结果表明，训练模型在未参与训练的测试数据集上能够较好地预测RSRP，相关均方根误差（RMSE）指标为11.64，这表明模型具有一定的可靠性。 标签中提及的'人工智能'是指模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴学科。'无线信道AI建模'特指将人工智能技术应用于无线信号传播模型的建立与优化，以提升无线通信系统的性能。而'数学建模'则是运用数学工具来模拟、分析和解决实际问题的过程，它是连接现实世界与数学理论的桥梁。 在文件名称列表中，'MathModelforGraduate-master'可能是包含了相关课程项目、实验、作业和软件代码等资源的主目录，目录名称表明这是一个为研究生设计的数学建模项目。"