基于多参数知识系统的道路网选取研究

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知识系统是道路网选取的关键,知识系统的构建对于道路网选取的结果有着至关重要的影响。该文结合OSM(Open Street Map)道路网数据和深度学习框架中的循环神经网络,构建了不同的道路网选取参数系统,分别对上海市1:250000的OSM道路网进行选取。对试验结果进行比较发现,多参数的知识系统有益于提升道路网的选取效果,7参数的知识系统的选取精度比4参数知识系统的选取精度高了5%。
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