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季节，天气的变化会导致室内温度和湿度的变化，相应的会影响指纹定位的精度。针对这个问题，本文将分别探讨湿度和温度对定位误差的影响。创新性的提出将室内的湿度划分等级，并作为指纹向量加入指纹库中，运用BP(back propagation)神经网络作为指纹匹配算法，减少定位结果受到温度和湿度的影响。大大提高了在不同湿度和温度下定位精度的稳定性。在湿度与指纹库创建时湿度有较大变化时，指纹精度可以提高一点五米的精确度。