スマートシティ向けLPWAN伝搬損失予測における機械学習のサンプルサイズ分析
arXiv cs.LG ・ 2026-08-11
原題: A Systematic Sample Size Analysis of ML-Based Path Loss Prediction for LPWAN
AI による要約
都市部のLoRaネットワークにおいて、機械学習を用いた伝搬損失予測の精度と学習データ量の関係を分析した研究が発表された。地形データを組み込んだRandom Forestや座標ベースのk-NN法を実際の測定データで評価し、従来の経験的伝搬モデルよりも高い予測精度を達成した。データ量が最大の場合、二乗平均平根誤差（RMSE）は6.5dB未満に抑えられた。
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