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申请/专利权人:北京九栖科技有限责任公司
摘要:本发明涉及机器学习技术领域,涉及一种基于机器学习的基站位置预测方法,包括:S1:获取运营商基站数据、第三方基站数据和信令轨迹数据;S2:计算基站在运营商基站数据和第三方基站数据中的间距,并根据预设的间距阈值进行区分,生成白名单基站表和灰名单基站表;S3:根据信令轨迹数据对白名单基站表和灰名单基站表进行纠正;S4:提取白名单基站的基站特征训练机器学习模型,并利用训练好的机器学习模型对灰名单基站的基站特征进行预测。本发明结合多方数据对各个基站的进行划分;由白名单基站提供高精度的基站特征训练模型,并利用训练好的模型对灰名单基站进行预测,实现对灰名单基站位置的校正,提高了基站定位的精度。
主权项:1.一种基于机器学习的基站位置预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:获取运营商基站数据、第三方基站数据和信令轨迹数据;S2:计算基站在所述运营商基站数据和所述第三方基站数据中的间距,并根据预设的间距阈值进行区分,生成白名单基站表和灰名单基站表;S3:根据所述信令轨迹数据对所述白名单基站表和所述灰名单基站表进行纠正;具体步骤包括:S31:对信令轨迹数据进行状态标注,区分正常轨迹点和漂移轨迹点;S32:从标注为正常轨迹点的轨迹数据中提取基站转移信息,根据基站转移信息对基站进行聚类,并计算转移距离期望;S33:根据转移距离期望区分正常基站和位置偏移基站,对白名单基站表和灰名单基站表进行纠正更新;S4:根据纠正结果,提取白名单基站的基站特征训练机器学习模型,并利用训练好的机器学习模型对灰名单基站的基站特征进行预测,得到灰名单基站的最终位置。
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百度查询: 北京九栖科技有限责任公司 一种基于机器学习的基站位置预测方法
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