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作者：姜延坤;洪涛;章吉丽;
单位：中国计量大学能源环境与安全工程学院;中国计量大学质量与标准化学院;
摘要：针对传统的天线仿真建模过程中需要的天线阻抗耗时长问题，文中提出一种基于KNN-XGBOOST模型的天线阻抗预测方法。现有研究大多为单一预测算法，旨在通过对比寻求预测效果更优的算法。首先通过ANSYS仿真软件收集大量的PCB RFID天线阻抗设计数据，然后结合影响阻抗中天线长度和频率共8个有效特征，以KNN和XGBOOST两种算法作为基模型，线性回归作为元模型，构建了一个堆叠集成学习模型。在实验过程中，通过交叉验证和网格搜索技术，对模型的超参数进行了精细调优，以确保模型能够达到最优的预测性能。实验结果显示，与单一的KNN和XGBOOST模型相比，KNN-XGBOOST模型的均方根误差降低了30%～70%,R2提高了10%。在预测PCB RFID天线的阻抗实部和虚部时，KNNXGBOOST模型具有较高的准确率和较低的预测误差，证明了其在电磁仿真设计优化中的应用价值。
关键词：PCB RFID天线;;阻抗预测;;KNN算法;;XGBOOST算法;;融合堆叠;;电磁仿真
基金资助：浙江省基础公益研究计划项目（LGG22E050011）
