【源码】基于Python和PyTorch框架的传输线S参数单频点预测系统

项目简介

本项目是基于深度学习算法的单频点预测系统，旨在预测传输线的S参数曲线。借助深度学习模型对传输线的几何参数和频率参数建模，从而实现对传输线S参数的预测。代码用于数据处理分析、模型构建以及训练测试，其理论依据是论文《A Novel Deep Neural Network Topology for Parametric Modeling of Passive Microwave Components》。项目采用Python语言开发，依赖PyTorch深度学习框架，数据集来自ADS软件的仿真数据。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：拥有数据处理脚本，可处理传输线几何与频率参数数据以生成训练数据集。具备数据预处理能力，如归一化和反归一化，能对测试集数据和预测标签进行反归一化操作。基于信号处理技术，利用SciPy库寻找极值点，可按需调整优化，提升模型训练效率与准确性。具备可视化功能，可直观对比预测结果与实际值。
2. 模型训练：涵盖深度学习模型的训练和测试过程，采用自定义神经网络结构。包含 ModelDNN_part1、ModelDNN_part2 两个神经网络模型类和 Train 训练类。通过批量处理和反向传播更新权重完成训练，能自动保存最佳模型参数和测试集准确率等信息。支持利用GPU加速训练，用户可调整参数以适应不同数据集和任务需求。考虑数据质量问题，增强数据多样性和质量以保证预测性能和稳定性。具备可视化功能，优化代码性能和易用性，提高工作效率。充分发挥深度学习技术特点，提升模型性能和泛化能力，同时考虑数据安全和隐私保护，通过多种优化策略提高可扩展性和灵活性。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，运行前需在计算机上安装所需的软件环境，包括Python语言和相关的科学计算库，如PyTorch等。具体安装步骤如下： 1. 安装Python语言环境。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】