基于BP神经网络的车辆定位融合模型

摘要

针对常规的GPS定位方法在大城市中容易丢失信号的问题,提出采用GPS与基于移动通信网络的定位技术(MPS)相结合的思路,利用反向传播(BP)神经网络构造GPS与MPS定位信息的融合模型,并采用动量法和学习率自适应调整的策略来解决BP算法收敛速度慢和局部极小点的问题.用126条调查数据对神经网络进行训练的结果表明,该模型结果在定位的方向和趋势上基本与GPS定位结果一致,且不依赖于原有模型,因而可有效运用于在较低成本下保持车辆的定位连续性和定位精度.