一种双算法优化DNN的亚太赫兹传播系数智能预测方法

本发明涉及一种双算法优化DNN的亚太赫兹传播系数智能预测方法，属于通信技术和深度学习领域。解决的技术问题是：传统传播模型依赖实测且泛化能力差；高频电磁波与材料作用复杂；人工设定神经网络易陷入局部最优。本发明具体为：构建DNN模型捕获电磁波与材料非线性关系；实测亚太赫兹频段材料反射/透射系数构建数据集；融合模拟退火算法优化网络结构；遗传算法优化权重初始值；训练模型并基于MAE、RMSE、MAPE及误差概率评估性能。本发明中双重优化机制显著提升预测精度与模型泛化能力；突破传统简化模型局限；自主学习复杂电磁特性；支持6G通信感知一体化系统环境建模与波束管理。