离线传播模型

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。

移动通信网络中常用的传播模型 传播模型是基于大量测量数据统计分析得出的无线信号传播经验公式。 奥村模型(Okumura Model)* 完全基于测量数据, 仅提供粗略的指导。 HATA 模型* 适用频率范围: 100-1500 MHz* 适用距离: 1-20 km* 存在环境修正值, 但未考虑地形影响。* 修正后的 HATA 模型适用频率范围: 100-3000 MHz COST-231 模型* 基于奥村模型, 针对高频段传播特性进行了分析。* 适用频率范围: 1500-2000 MHz LEE 模型* 适用于市区或郊区传播场景 射线跟踪模型* 适用于微蜂窝传播场景

传播模型是用来计算传播损耗的公式，分为统计型模型和决定型模型。统计型模型利用测试数据进行统计分析，计算量小，对数据要求低；决定型模型基于传播路径的地物和建筑信息，利用波的绕射和反射理论，计算量大，对数据要求高。选择模型时，需要根据具体需求进行权衡，以保证预测准确性。

社交网络作为新兴媒体具有广泛社会影响力，其营销方式日益发展。本研究基于日常生活中的信任原理，提出了一种基于信任度的消息传播模型。该模型首先通过数据挖掘算法对个体进行分类，然后计算个体间的信任度，并结合消息与个体属性相似性进行传播范围预测。实验结果显示，该模型相较于基准方法，在准确度上提升了约15%。

中等起伏地形的电波传播损耗预测，算是通信工程里比较常见但又容易搞混的一块。这份 PPT 整理得还蛮清楚，尤其是对Am(f,d)的修正曲线图讲得比较直白，像天线高度hb=200m、hm=3m这些设定都直接给了，省事不少。 基准中值的解释也挺实在，直接告诉你是市区地形的参考点，免得你绕一圈还搞不清楚基准怎么来的。传播损耗跟距离、频率、天线高度关系大，这里面用图的方式呈现，理解起来比看一堆公式舒服多了。 你要是做GSM或5G相关的覆盖预测，这资源能帮你打个比较稳的基础。尤其适合配合一些经典模型来用，比如自由空间路径损耗、Okumura-Hata模型那类，结合一下就更清晰了。 如果你对电波传播模型不太

CSDN用户佛怒唐莲发布的视频资源包含完整的、可运行的Matlab代码，适合编程新手。代码包中包含主函数文件main.m和调用函数文件。用户将所有文件置于Matlab当前文件夹后，双击main.m并运行即可得到结果。该代码运行环境为Matlab 2019b，用户可根据报错信息进行修改，如有疑问可私信博主。 此外，博主还提供代码、参考文献复现，Matlab程序定制，以及科研合作等服务，如有需要可私信博主或扫描视频中的联系方式。

城市环路车流波传播状态的模拟，挺复杂的，但这篇模型做得蛮好。它通过模糊推理来模拟车辆跟驰行为，能更真实地反映高密度交通中的复杂反应。像交通事故、紧急刹车或者突然汇车这些突发事件，都会让车流产生像波浪一样的传播效应。这个模型就能比较好地模拟这些变化，是速度、加速度、车距这些因素。模型不仅考虑了车流波传播，还能驾驶员的感知模糊性，这点挺实用的。对于城市交通管理或者智能交通系统开发，它能蛮有价值的参考。，袁月明和关伟提出的这个模型，能够通过模糊逻辑来这些不确定性，了城市环路车流波传播下的车辆跟驰问题。如果你在做交通仿真或者相关研究，绝对值得一试。用这个模型，可以更好地理解城市交通的动态特性。

Java 写的病毒传播模拟项目，封装在virusBroadcast.rar里，功能挺全的，适合做建模竞赛或课程设计参考。项目用到了 SIR 模型那一套，模拟病毒在群体中怎么传播，界面也有，直观展示传播过程，点点按钮就能看到变化，比较友好。 Java 编程负责主逻辑和 GUI，数据也靠它。UI 部分用的是 Swing，看着虽然不算炫，但胜在清晰，响应也快。建模部分用了SIR模型，参数像R0、潜伏期啥的都能配置，算得还挺靠谱。 如果你对数学建模感兴趣，是对病毒传播类的模型，这份资源蛮合适的。你能看到模型是怎么一步步跑起来的，而且数据结构和算法也用得比较稳当，逻辑清晰，适合学习。 值得一提的是它的事

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。