Este estudio propone un método de posicionamiento móvil que adopta algoritmos de redes neuronales recurrentes para analizar las indicaciones de la fuerza de la señal recibida de redes heterogéneas (por ejemplo, redes celulares y redes Wi-Fi) para estimar las ubicaciones de las estaciones móviles. Las redes neuronales recurrentes con múltiples marcas de tiempo consecutivas pueden aplicarse para extraer las características de los datos de series temporales para mejorar la estimación de la ubicación. En entornos experimentales prácticos, hay 4525 registros, 59 estaciones base diferentes y 582 puntos de acceso Wi-Fi diferentes detectados en la Universidad de Fuzhou en China. Los errores de ubicación más bajos pueden obtenerse mediante las redes neuronales recurrentes con múltiples marcas de tiempo consecutivas (por ejemplo, dos marcas de tiempo y tres marcas de tiempo); a partir de los resultados experimentales, se puede observar que el error promedio de la estimación de ubicación fue de 9.19 m con el método de posicionamiento móvil propuesto con dos marcas de tiempo.