《表3 定位用户轨迹序列：基于循环神经网络算法的室分用户定位与感知监控方法》

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《基于循环神经网络算法的室分用户定位与感知监控方法》

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将用户MRO数据进行遍历，通过与模型对比，用户实际测量的电平值和小区信息落入模型栅格内，通过时间序列与模型栅格序列进行学习分析，定位出用户轨迹序列，同时将用户上报的测量信息中差异较大的采样点剔除，如信号强度差异大、小区ID或邻小区ID上报错误等。最后输出带有用户位置信息的栅格统计数据，完成室分用户的位置轨迹拟合，输出室内用户轨迹，如表3所示。