SOM神经网络在道路网制图综合中的应用的开题报告.docx

SOM神经网络在道路网制图综合中的应用的开题报告

标题：SOM神经网络在道路网制图综合中的应用

研究背景：

道路交通是城市发展的重要组成部分，对现代社会的经济和文化发展起着至关重要的作用。在道路交通行业，对道路网络的制图和维护是一项重要的任务。道路网制图综合是数据采集、处理和分析的综合性工作，包括道路网络的拓扑关系、等级关系、通行条件以及交通流等信息。传统方法对于道路网制图综合需要大量人工参与，数据处理效率低且不可靠。

研究内容：

本文将利用SOM神经网络算法，将其应用于道路网制图综合中，通过分析和处理道路网络的各项数据，快速地生成道路网络图。具体包括以下步骤：

1.数据采集和预处理。通过采集道路交通数据，包括道路网拓扑关系、道路等级关系、通行条件和交通流等信息。对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、转换和标准化等。

2.SOM网络学习和训练。利用采集到的道路交通数据，对SOM神经网络进行学习和训练，以便提高网络的模式识别和分类能力。

3.道路网络图像生成。利用训练好的SOM神经网络生成道路网络图像，包括道路的名称、距离和等级等信息，以便更好地实现道路的规划和管理。

研究意义：

传统的道路网络图制图方法存在着数据处理效率低、准确性差等问题，而SOM神经网络作为一种数据挖掘和模式识别技术，可以更快速更有效地处理道路交通数据，提高道路网络制图的理论精度和实用价值。这一研究成果可以为道路交通行业提供更快、更准确的道路网络制图服务，并为城市交通规划和管理提供更好的数据支持。

研究方法：

本文将采用实验研究方法，通过实验验证SOM神经网络在道路网制图综合中的应用效果。具体的实验方法是，使用公开的道路交通数据集进行数据采集和预处理，并使用MATLAB等工具对SOM神经网络进行学习和训练。最终通过生成道路网络图，评估SOM神经网络在道路网制图综合中的应用效果。

预期结果：

通过本文的研究，预期可以得到以下结果：

1.SOM神经网络在道路网制图综合中的应用效果显著，比传统方法更快速、更准确地生成道路网络图。

2.SOM神经网络的应用对道路交通行业和城市交通规划和管理具有较高的实用价值，可以为数据处理和分析提供更好的技术支持。

3.本文的研究成果可以为道路交通行业和城市交通规划和管理提供更好的决策支持，同时对于SOM神经网络在道路数据挖掘和模式识别中的应用也可以提供一定的参考和启示。

参考文献：

1.Somogyi,S.,Gulyás,L.,Kaldor,Z.(2017).DIYRoadNetworkExtractionfromPubliclyAvailableRemoteSensingImagery.ISPRS-InternationalArchivesofthePhotogrammetry,RemoteSensingandSpatialInformationSciences,XLII-2/W7,115-121.

2.Ate?,A.G.(2015).EvaluationandAnalysisofPublicTransportLinksWithSelf-OrganizingMapAlgorithm.Knowledge-BasedSystems,89,250-265.

3.Kohonen,T.(2010).Self-OrganizingMaps.Springer,Berlin.