本文關鍵詞：基于BP神經網絡和拓撲參數(shù)的道路網選取研究　出處：《測繪科學技術學報》2016年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：道路網選取是自動制圖綜合的重點和難點之一,運用智能化方法實現(xiàn)選取是當前研究的熱點。BP神經網絡具有強大的非線性映射能力,可以模仿人腦機能,通過對樣本的學習和訓練實現(xiàn)自動選取;結合拓撲參數(shù),可以使選取結果很好地保持原道路網的連通性和整體結構特征。因此,提出一種基于BP神經網絡和拓撲參數(shù)的道路網選取方法。首先選擇訓練樣本并計算其拓撲參數(shù);然后設計BP神經網絡的結構,利用訓練樣本進行訓練,找出最佳網絡結構;最后選取不同特征的道路網進行實驗,將選取結果與專家選取的結果進行對比分析,評價了該方法的優(yōu)勢與不足,并指出了下一步的改進方向。
[Abstract]:Road network selection is one of the key and difficult points in automatic cartographic generalization. Using intelligent method to realize selection is a hot topic in current research. BP neural network has powerful nonlinear mapping ability and can imitate the function of human brain. Through the study and training of the samples, the automatic selection is realized. Combined with topological parameters, the selection results can keep the connectivity and overall structural characteristics of the original road network very well. A road network selection method based on BP neural network and topological parameters is proposed. Firstly, the training samples are selected and their topological parameters are calculated. Then the structure of BP neural network is designed and the best network structure is found by using training samples. Finally, the road network with different characteristics is selected for experiments. The results are compared with those of experts, the advantages and disadvantages of the method are evaluated, and the next improvement direction is pointed out.
【作者單位】： 南京大學地理信息科學系;南京師范大學虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室;南京師范大學地理科學學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(41371433)
【分類號】：P283.7
【正文快照】： 道路是地圖上重要的地物,道路網選取是地圖自動綜合研究的重點和難點之一[1-2],也是至今沒有完全解決的問題,眾多地圖學者做了大量研究[3-6]。究其原因,道路網比較復雜,需要考慮的因素和指標比較多,而且這些指標與道路重要性的關系比較模糊,沒有明確的數(shù)學模型和公式描述,這就

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