基于BP神经网络的车辆定位融合模型

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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．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94312X/200402/9214721.html

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关键词：BP神经网络 神经网络 神经网 GPS定位 cqvip 智能交通系统 车辆定位 神经网络 融合模型