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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 1 2 6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