基于LSTM-GO的F类功率放大器匹配参数优化方法及装置

本发明公开了一种基于LSTM‑GO的F类功率放大器匹配参数优化方法及装置，包括：根据F类功率放大器，得到节连LC匹配网络；根据节连LC匹配网络，得到节连LC匹配网络结构、参数以及参数取值范围；采用预设的优化模型对节连LC匹配网络参数以及参数取值范围进行处理，得到最优的节连LC匹配网络参数和电路功率附加效率峰值；其中，预设的优化模型包括训练好的LSTM神经网络行为级模型和嵌入至训练好的LSTM神经网络行为级模型的GO算法，训练好的LSTM神经网络行为级模型以预设类别的数据作为训练数据集，对初始的LSTM神经网络行为级模型进行训练得到。本发明能够提升F类功率放大器设计的精确性。