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.
- Đánh giá tác động của đào tạo nâng cao năng lực đến sự tự tin trong chăm sóc sức khoẻ tâm thần cho người bệnh ung thư của điều dưỡng viên
- Thực trạng phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : thành tựu, thách thức và triển vọng
- Những động lực giúp Việt Nam tăng trưởng 8% trong năm 2025 : thực trạng và giải pháp
- Đẩy mạnh giải ngân vốn đầu tư công đối với các dự án trong ngành đường sắt ở Việt Nam
- Nghiên cứu mối quan hệ giữa phân cấp tài khóa và chất lượng dịch vụ công tại Việt Nam