基于BP神经网络和拓扑参数的道路网选取研究

摘要

道路网选取是自动制图综合的重点和难点之一,运用智能化方法实现选取是当前研究的热点.BP神经网络具有强大的非线性映射能力,可以模仿人脑机能,通过对样本的学习和训练实现自动选取;结合拓扑参数,可以使选取结果很好地保持原道路网的连通性和整体结构特征.因此,提出一种基于BP神经网络和拓扑参数的道路网选取方法.首先选择训练样本并计算其拓扑参数;然后设计BP神经网络的结构,利用训练样本进行训练,找出最佳网络结构;最后选取不同特征的道路网进行实验,将选取结果与专家选取的结果进行对比分析,评价了该方法的优势与不足,并指出了下一步的改进方向.