典型文献
基于XGBoost预测及弹性网误差补偿的室内定位算法
文献摘要：
为解决室内定位系统中因环境动态变化而导致定位精度下降的问题,提出一种基于XG-Boost并融合弹性网的误差补偿算法.采用XGBoost定位模型对目标位置进行初步预测,当室内环境改变后,再采用弹性网算法构建误差补偿模型,修正XGBoost定位模型的定位误差,并与基于K近邻、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树等定位算法做对比.实验结果表明:在更新15％指纹数据库样本的情况下,该算法在80％分位处的定位精度控制在0.73 m以内,明显优于其他定位算法,且较基于XGBoost的定位算法精度提高了 25.5％.
文献关键词：
室内定位;WiFi指纹;极限梯度提升;弹性网;误差补偿
中图分类号：
作者姓名：
康晓非;曾璇;乔威
作者机构：
西安科技大学通信与信息工程学院,陕西西安710054
文献出处：
引用格式：
[1]康晓非;曾璇;乔威-.基于XGBoost预测及弹性网误差补偿的室内定位算法)[J].系统仿真学报,2022(04):719-726
A类：
B类：
XGBoost,弹性网,室内定位算法,室内定位系统,定位精度,合弹,补偿算法,定位模型,目标位置,室内环境,误差补偿模型,定位误差,近邻,梯度提升决策树,指纹数据库,位处,精度控制,WiFi,极限梯度提升
AB值：
0.31076
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