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基于神经网络技术的公路平面线形自动选择研究
| 论文题名： | 基于神经网络技术的公路平面线形自动选择研究 |
| 关键词： | 公路平面线形;自动化设计;平曲线识别;神经网络技术;样条拟合技术 |
| 摘要： | 自动化线形设计一直是公路设计者追求的目标，同时，各种优化算法与识别算法的飞速发展也为公路的自动化线形设计提供了强大的理论支持，基于此，本文针对公路平面线形自动选择技术中的平曲线识别问题开展了相应的研究工作，该研究旨在为公路线形的自动化设计做基础性的探索工作。 首先，对比分析了各种公路平面线形设计方法的优缺点与适用条件，并借鉴曲线型设计方法中综合法的思路和设计流程，提出了利用神经网络技术自动识别公路平曲线的方法。该方法的3个主要技术是：基于已知控制点的样条拟合技术、曲率图的构建技术与识别曲率图的神经网络技术。 然后，通过对拟合曲线的对比分析，选取了三次样条曲线作为已知控制点的拟合曲线，从而解决了控制点的拟合问题；根据曲率—里程表达式的求解过程及标准曲率图的构建要求，采用Matlab软件编程的方法分别实现了拟合曲率图的生成及标准曲率图的构建，从而解决了曲率图的构建问题。 借鉴字符的识别原理设计了曲率图的识别过程，并建立了基于BP神经网络的曲率图识别模型。该模型以曲率图的特征向量作为输入，以曲率图的识别向量作为输出，并采用试算法确定隐层的神经元个数，通过神经网络模型的训练，实现了对曲率图的自动识别。 最后，以田冲至对宝冲一级公路的局部路段和佛开高速公路龙山立交的BC匝道为例，进行了公路平面线形自动选择的案例分析。 |
| 作者： | 陈天恩 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 孟祥海 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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