一种基于深度学习的调频广播地图的智能同化构建方法及装置

本发明公开一种基于深度学习的调频广播地图的智能同化构建方法，包括：S1、数据处理与超参数设置；采集传播特性数据并将传播特性数据划分为训练集、测试集和验证集，设置广播传播模型的超参数初值，用于广播传播模型的迭代训练；S2、对广播传播模型进行迭代训练及超参数寻优；将采集的传播特性数据以及ITU‑R P.1546和2001模型的预测值作为广播传播模型的输入并进行迭代训练，训练过程中利用海鸥寻优算法调整广播传播模型的超参数，以实测的接收场强与广播传播模型的输出结果的均方根误差最小作为评价指标，完成迭代训练及超参数寻优过程，得到训练好的广播传播模型；S3、构建广播地图的；运用参数构建法及训练好的广播传播模型构建广播地图。