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.
- Nghiên cứu ứng dụng hỗn hợp xỉ than, tro bay có gia cố xi măng làm lớp đáy móng trong kết cấu nền - mặt đường ô tô bằng phương pháp thí nghiệm
- Thiết kế chiếu sáng trong công trình kết cấu gỗ truyền thống : tôn vinh vẻ đẹp văn hóa và di sản
- Vẽ phác thảo - hình ảnh phản chiếu tư duy - quan điểm nhà thiết kế
- Đặc điểm kiến trúc hội quán của người Hoa tại khu phố cổ Hà Nội
- Nghiên cứu phát triển vật liệu không nung không cần xi măng - gạch lát vỉa hè từ vật liệu geopolymer