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基于车载自组织网络的特性，提出一种借助于梯度场的方法，并将神经网络应用于车载自组织网络进行下一跳节点选择的路由算法，以达到快速准确地传递数据包的目的。该算法利用节点的位置、速度等信息，计算节点的梯度值，并利用神经网络根据不同路段的条件调整梯度计算中各个参量的优先级，选择梯度值最大的节点作为下一跳节点。仿真结果表明，与城市场景下的贪婪边界无状态路由（GPSR，GreedyPerimeterStatelessRouting）和无线自组网按需平面距离矢量路由（AODV．AdhocOn—DemandDi,；tan