《表2 UWB预测误差与实际误差对比》

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《基于误差预测的自适应UWB/PDR融合定位算法》

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单位：m

根据2.2节中的SVM回归预测模型，实验人员根据3.1节中的特征构建数据集（Data）以及相应的误差标签（Label），通过引入交叉验证（Cross Validation）对数据集和标签进行充分利用，得到最优模型。随后，实验人员使用优化预测模型，在实验场景中原有采集位置进行实验验证。表2为实验验证阶段采集到的UWB实际误差与经由SVM回归模型预测的定位误差进行对比，对比的数据分别为由SVM回归模型预测得到的每个实验场景的误差的平均值，实验人员实际行走路线上UWB定位误差的平均值，以及二者之间的用于反映预测偏离程度的均方误差（Mean Square Error，MSE）。