基于神经网络技术的公路平面线形自动选择研究

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.2.3 国内外研究现状综述
• 1.3 主要研究内容及技术路线
• 1.3.1 主要研究内容
• 1.3.2 技术路线
• 第2章 公路平面线形自动选择方法研究
• 2.1 直线型设计方法
• 2.2 曲线型设计方法
• 2.3 平面线形自动选择方法
• 2.4 本章小结
• 第3章 拟合曲率图的生成及标准曲率图的构建
• 3.1 拟合曲率图的生成
• 3.1.1 拟合曲线的选取
• 3.1.2 曲率—里程表达式的求解
• 3.1.3 拟合曲率图的程序实现
• 3.2 标准曲率图的构建
• 3.2.1 构建标准曲率图的目的
• 3.2.2 标准曲率图的构建要求
• 3.2.3 标准曲率图的程序实现
• 3.3 本章小结
• 第4章 基于BP 神经网络的曲率图识别研究
• 4.1 曲率图的识别原理
• 4.2 曲率图的识别过程
• 4.2.1 S 型曲线的判别过程
• 4.2.2 定量化计算过程
• 4.3 基于BP 神经网络的曲率图识别模型
• 4.3.1 网络结构设计
• 4.3.2 学习算法选择
• 4.3.3 建立识别模型
• 4.4 本章小结
• 第5章 案例分析
• 5.1 数据来源
• 5.2 拟合曲率图的生成
• 5.3 标准曲率图的构建
• 5.4 曲率图的识别
• 5.4.1 S 型曲线的判别
• 5.4.2 定量化计算
• 5.4.3 建立模型
• 5.4.4 识别结果
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录1 曲率图生成源程序
• 附录2 曲率图识别源程序
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 攻读学位期间参加的科研项目
• 致谢