[人工ニューラルネットワークを用いた都市部における高周波電磁界ばく露の予測のための外挿アプローチ] tech./dosim.

電界の予測は、携帯電話ネットワークによって生じる高周波（RF）電磁界ばく露のモニタリングにおいて重要な役割を果たす。この論文は、人工ニューラルネットワークを用いて都市部の電界を外挿するアプローチを紹介している。まず、スライディングウィンドウに移動平均法を適用して、電磁界の無作為変動を平均化し、ルートに沿った電界測定値のドライブテスト記録中に生成されたノイズを除去する。次に、パブリックアクセスのデータセットを用いて、アクティブなアンテナの数と関係のある特徴や、Bertoni-Walfisch 伝播モデルで用いられる特徴など、関連する特徴を抽出する。グラム・シュミット直交化手順を適用することで、抽出した特徴の最適なサブセットを人工ニューラルネットワーク（ANN）への入力として選択する。この研究では、学習フェイズと試験フェイズで2つのサブセットを選択し、電界測定値の外挿における提案のパフォーマンスを評価し、携帯電話ネットワークの動的使用と地理的位置特定の不正確さによって、提案された予測子により生成される不確実性を定量化している。