一种基于循环神经网络的移动定位方法

本申请涉及深度学习与通信领域，更具体地，涉及一种基于循环神经网络的移动定位方法，具体为：步骤S1搭建移动定位系统，基于移动定位系统采集数据，并将采集的数据进行归一化处理得到数据集，将数据集划分为训练集和测试集；步骤S2构建循环神经网络模型，通过训练集对循环神经网络模型进行训练，得到移动定位模型；步骤S3将测试集输入移动定位模型，得到定位数据，并对定位数据进行反归一化处理，得到移动点位置。本申请凭借高精度定位技术可以对大型机械与施工人员进行实时定位，有利于把控安全距离，提高施工的安全性与经济性，使大型机械施工变得更加安全且高效。