Two-phase combined model to improve the accuracy of indoor location fingerprinting
Tác giả: Van Hieu Vu, Binh Ngo Van, Tung Hoang Do ThanhTóm tắt:
In this paper, present a different approach applying a machine learning model that combines many algorithms in two phases, and propose a feature reduction method. Specifically, our research is focused on the combination of different regression and classification algorithms including K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Extra Tree Regressor (extraTree), Light Gradient Boosting Machine (LGBM), Logistic Regression (LR) and Linear Regression (LiR) to create a new data set and models that can be used in the training phase. These proposed models are tested on the UJIIndoorLoc 1 dataset. Our experimental results show a prediction accuracy of 98.73% by floor, and an estimated accuracy of 99.62% and 99.52% respectively by longitude and latitude. When compared with the results of the models in which we use independent algorithms, and of other researches that have different models using the same algorithms and on the same dataset, most of our results are better.
- Chuyển đổi số, khả năng vượt các rào cản xuất khẩu và tác động đến kết quả xuất khẩu của doanh nghiệp
- Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định áp dụng kinh tế tuần hoàn trong nông nghiệp tại Hà Nội
- Thương hiệu nhà tuyển dụng và hoạt động thu hút nhân sự tài năng: Góc nhìn từ thực tiễn doanh nghiệp tư nhân tại Việt Nam
- Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập phi lãi trên tổng tài sản của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết, đăng ký giao dịch trên thị trường chứng khoán Việt Nam
- Nghiên cứu về ảnh hưởng của giá trị cá nhân và giá trị văn hoá đến ý định mua sản phẩm thời trang second-hand của thế hệ Z tại thành phố Hà Nội: Vai trò điều tiết của bản sắc tiết kiệm