Redução de Dimensionalidade Aplicada a Sistemas de Radiolocalização por Regressão Direta em Regiões com Diferentes Níveis de Urbanização - Silva, Gabriel W. A.; Cunha, Daniel C. (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2022: Anais do XXI Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2022)
Este trabalho analisa a aplicação do método de localização por regressão direta (LRD) em duas regiões com diferentes níveis de urbanização, além de abordar o efeito da redução de dimensionalidade, por meio de algoritmos de extração de características (AECs), na acurácia e nos tempos de execução do método de radiolocalização. Resultados experimentais mostraram que o erro médio de predição do método LRD diminuiu em função do aumento do conjunto de treinamento na região com maior nível de urbanização. Adicionalmente, o AEC KPCA com núcleo Sigmóide proporcionou uma diminuição aproximada de sete vezes no tempo de treinamento e de cerca de quatro vezes no tempo de predição do método LRD sem prejudicar sua acurácia.