径向基函数神经网络的路网自动匹配算法

摘要：

针对VGI数据中检测更新的问题,该文提出基于径向基函数的神经网络自动匹配算法.通过选取路段的距离、方向、形状和长度4个空间特征的相似度作为衡量路段是否匹配的指标.考虑到4个空间特征指标对匹配的影响力不同,在RBF(radial basis function)神经网络中的隐含层对基函数引入粒度拉伸因子,使径向对称的RBF顾及各向异性.同时对输出层在线性加权求和函数的基础上引入sigmoid函数,使计算结果(路段的匹配度值)归一化.该算法对数据质量较差的VGI路网具有很好的匹配能力,与BP神经网络相比,RBF神经网络在地图匹配中具有更好的匹配效率.

关键词：地图匹配、径向基神经网络、RBF、VGI路网

所属期刊栏目：43

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金项目41271383,41471102;江苏省自然科学基金项目BK20151547

在线出版日期：2018-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：45-50