光通信系统Q因子预测大规模合成数据集

数据集概述

该数据集包含一百万条合成样本，用于基于机器学习的光通信系统Q因子（关键质量指标）预测。每条样本模拟光纤传输场景，包含五个输入特征及目标输出Q因子，添加高斯噪声模拟真实系统测量变异性，支持回归模型训练、传输质量估计研究等场景。

文件详解

• 文件名称: synthetic_qfactor_dataset.csv
• 文件格式: CSV
• 字段映射:
• 输入特征：OSNR（光信噪比）、Launch_Power（发射功率）、Fiber_Length（光纤长度）、Dispersion（色散）、Nonlinear_Effect（非线性效应）
• 目标输出：Q_Factor（Q因子）

适用场景

• 回归模型训练与基准测试：用于神经网络、XGBoost等模型的训练与性能对比
• 传输质量（QoT）估计研究：支撑光通信系统中传输质量预测的相关研究
• 光通信与机器学习教学：作为光学通信或机器学习课程的教学实践数据