【保奖思路】2024年华为杯研赛B题完整代码建模过程（后续会更新）

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点击链接加入【2024华为杯研赛资料汇总】：https://qm.qq.com/q/XzdIsvbiM0https://qm.qq.com/q/XzdIsvbiM0请根据附件WLAN网络实测训练集中所提供的网络拓扑、业务流量、门限、节点间RSSI的测试基本信息，分析其中各参数对AP发送机会的影响，并给出影响性强弱的顺序。通过训练的模型，预测每个AP的发送机
会，即发送数据帧序列的总时长（seq_

 三、模型训练和预测
1.数据处理：
从训练集（“training_set_xx”）中提取特征变量，并对缺失值及异常值进行处理。
2.模型训练：
使用线性回归算法在特征变量上进行训练，调整模型参数以最小化预测误差。
3.进行预测：
使用训练好的模型输入测试集（test_set_1_2ap和test_set_1_3ap）的特征变量进行预测。
四、评估模型
通过计算模型的均方误差（MSE）、决定系数（R²）等指标，评估预测效果，确保模型的有效性。如果模型表现不尽如人意，则可能采用更复杂的机器学习模型，如随机森林或神经网络进行改进。
总结
基于输入数据，结合WLAN环境的特性，通过线性回归模型分析各参数对AP发送机会的影响并进行预测，为后续问题的分析提供了重要依据。请使用以上的框架和步骤，结合具体数据集进行建模和预测。
根据WLAN网络实测训练集中所提供的网络拓扑、业务流量、门限、节点间RSSI等信息，我们可以分析各个参数对接入点（AP）发送机会的影响。以下是参数的详细分析及其影响顺序：
1.参数分析
1.RSSI（ReceivedSignalStrengthIndicator）:
RSSI是AP与STA之间信号强度的指标。更高的RSSI值通常意味着更好的信号质量，从而可以提高发送机会。高RSSI可以使信道的干扰降低，增加数据传输成功的概率。
对于异步传输情况，AP间的RSSI差异将直接影响接收端的SINR（SignaltoInterferenceandNoiseRa

（待更新... ...）