第1期 苏海滨等：基于模糊神经网络的地图匹配算法 ·47 上，不足之处是算法在学习时计算量少大一些，在计 算机资源允许的情况下仍不失为较好的匹配算法. ·地图匹配，点 表1列出了几种不同匹配算法的匹配性能比较结 ·GPS定位点 4中特44华4件林4电 果，从表1可以看出，基于模糊神经网络的地图匹配 算法准确率和计算时间有所提高. 4结论 (1)提出了基于模糊神经网络地图匹配算法以 图6三级道路地图匹配结果 及相应的学习规则，通过k均值聚类算法得到模糊 Fig.6 Map matching of the third class road 隶属函数中心宽度及方差，设计模糊神经网络结构， 表1儿种不同地图匹配算法性能对比 Table 1 Performance of some different map matching algorithms 算法种类 需要信息 匹配率/% 时间/ms 基于权重地图匹配算法 距离与方向 92.86 52 基于模糊逻辑地图匹配算法 距离、方向及轨迹相似性 98.12 78 基于模糊神经网络地图匹配算法 距离与方向 99.78 65 采用改进有条件的梯度下降学习法获得较好的效 transport systems.Transp Res C,2009,17(6):672 果，采用误差优化算法进一步提高定位精度 6 Su H B,Tang J S,Hou C Z.An integrated map matching algo- (2)在MAPINFO环境下验证所提算法的有效 rithm based on fuzzy theory for navigation system /Proceeding of the International Conference on Computational Intelligence and Se- 性，即使在GPS定位误差增大的情况下，算法仍能 curity.Guangzhou,2006:916 准确找到车辆运行路段. Kim S,Kim J H.Adaptive fuzzy-network-based C-measure map (3)由于该算法有学习能力，能在任何环境下 matching algorithm for car navigation system.IEEE Trans Ind 应用，其计算时间并不随道路网络规模增大而增加， Electron,2001,48(2):432 8] Tang J J,Liu F.A driver route prediction based map-matching al- 适合于实时性要求较高的导航系统 gorithm integrating uncertain reasoning.Acta Geod Cartogr Sin, 2010,39(5):546 参考文献 (唐进君，刘芳.基于路径预测的不确定性推理组合地图匹配 Wang N,Wang F Y,Liu J R.A point based matching algorithm. 算法.测绘学报，2010,39(5)：546) J Northeast Univ Nat Sci,1999,20(4):344 9] Zhang T,Yang D G.Li K Q,et al.Fuzzy map-matching algo- (王楠，王勇蜂，刘积仁.一个基于位置点匹配的地图匹配算 rithm with confidence feedback for vehicle navigation.Tsinghua 法.东北大学学报：自然科学版，1999,20(4)：344) Unig Sci Technol,2009,49(2):277 2]Quddus M A,Ochieng W Y,Noland R B.Current map-matching (张涛，杨殿阁，李克强，等.车辆导航中带匹配度反锁的模糊地 algorithms for transport applications:state-of-the art and future re- 图匹配算法.清华大学学报：自然科学版，2009,49(2)：277) search directions.Transp Res Part C,2007,15(5):312 10 Liu H C,Xu H,Norville H S,et al.A virtual differential map- B]Chen J,Hu J H,Zhang F Z.Research on map-matching algorithm matching algorithm with improved accuracy and computational ef- oriented navigation and monitor.Acta Sci Nat Unig Pekinensis, ficiency.Navig,2008,61(3):421 2009,45(2):299 [11]Xu H,Liu H C,Tan C W,et al.Development and application (陈嘉，胡继华，张飞舟.面向车辆监控导航的地图匹配算法 of an enhanced Kalman filter and global positioning system error- 研究.北京大学学报：自然科学版，2009,45(2)：299) correction approach for improved map-matching.Intell Transp 4]Quddus M A,Noland R B,Ochieng W Y.A high accuracy fuzzy st,2010,14(1):27 logic based map matching algorithm for road transport.J Intell 02] Zelenkov A V.Calculation of the parameters of Hidden Markov Transp Syst,2006,10(3):103 models used in the navigation systems of surface transportation for [5]Velaga N R.Quddus M A,Bristow A L.Developing an enhanced map matching:a review.Autom Control Comput Sci,2010,44 weight-based topological map-matching algorithm for intelligent (6):309第 1 期 苏海滨等: 基于模糊神经网络的地图匹配算法 图 6 三级道路地图匹配结果 Fig． 6 Map matching of the third class road 上，不足之处是算法在学习时计算量少大一些，在计 算机资源允许的情况下仍不失为较好的匹配算法． 表 1 列出了几种不同匹配算法的匹配性能比较结 果，从表 1 可以看出，基于模糊神经网络的地图匹配 算法准确率和计算时间有所提高． 4 结论 ( 1) 提出了基于模糊神经网络地图匹配算法以 及相应的学习规则，通过 k 均值聚类算法得到模糊 隶属函数中心宽度及方差，设计模糊神经网络结构， 表 1 几种不同地图匹配算法性能对比 Table 1 Performance of some different map matching algorithms 算法种类 需要信息 匹配率/% 时间/ms 基于权重地图匹配算法 距离与方向 92. 86 52 基于模糊逻辑地图匹配算法 距离、方向及轨迹相似性 98. 12 78 基于模糊神经网络地图匹配算法 距离与方向 99. 78 65 采用改进有条件的梯度下降学习法获得较好的效 果，采用误差优化算法进一步提高定位精度． ( 2) 在 MAPINFO 环境下验证所提算法的有效 性，即使在 GPS 定位误差增大的情况下，算法仍能 准确找到车辆运行路段． ( 3) 由于该算法有学习能力，能在任何环境下 应用，其计算时间并不随道路网络规模增大而增加， 适合于实时性要求较高的导航系统． 参 考 文 献 ［1］ Wang N，Wang F Y，Liu J R． A point based matching algorithm． J Northeast Univ Nat Sci，1999，20( 4) : 344 ( 王楠，王勇峰，刘积仁． 一个基于位置点匹配的地图匹配算 法． 东北大学学报: 自然科学版，1999，20( 4) : 344) ［2］ Quddus M A，Ochieng W Y，Noland R B． Current map-matching algorithms for transport applications: state-of-the art and future re￾search directions． Transp Res Part C，2007，15( 5) : 312 ［3］ Chen J，Hu J H，Zhang F Z． Research on map-matching algorithm oriented navigation and monitor． Acta Sci Nat Univ Pekinensis， 2009，45( 2) : 299 ( 陈嘉，胡继华，张飞舟． 面向车辆监控导航的地图匹配算法 研究． 北京大学学报: 自然科学版，2009，45( 2) : 299) ［4］ Quddus M A，Noland R B，Ochieng W Y． A high accuracy fuzzy logic based map matching algorithm for road transport． J Intell Transp Syst，2006，10( 3) : 103 ［5］ Velaga N R，Quddus M A，Bristow A L． Developing an enhanced weight-based topological map-matching algorithm for intelligent transport systems． Transp Res C，2009，17( 6) : 672 ［6］ Su H B，Tang J S，Hou C Z． An integrated map matching algo￾rithm based on fuzzy theory for navigation system / / Proceeding of the International Conference on Computational Intelligence and Se￾curity． Guangzhou，2006: 916 ［7］ Kim S，Kim J H． Adaptive fuzzy-network-based C-measure map matching algorithm for car navigation system． IEEE Trans Ind Electron，2001，48( 2) : 432 ［8］ Tang J J，Liu F． A driver route prediction based map-matching al￾gorithm integrating uncertain reasoning． Acta Geod Cartogr Sin， 2010，39( 5) : 546 ( 唐进君，刘芳． 基于路径预测的不确定性推理组合地图匹配 算法． 测绘学报，2010，39( 5) : 546) ［9］ Zhang T，Yang D G，Li K Q，et al． Fuzzy map-matching algo￾rithm with confidence feedback for vehicle navigation． J Tsinghua Univ Sci Technol，2009，49( 2) : 277 ( 张涛，杨殿阁，李克强，等． 车辆导航中带匹配度反馈的模糊地 图匹配算法． 清华大学学报: 自然科学版，2009，49( 2) : 277) ［10］ Liu H C，Xu H，Norville H S，et al． A virtual differential map￾matching algorithm with improved accuracy and computational ef￾ficiency． J Navig，2008，61( 3) : 421 ［11］ Xu H，Liu H C，Tan C W，et al． Development and application of an enhanced Kalman filter and global positioning system error￾correction approach for improved map-matching． J Intell Transp Syst，2010，14( 1) : 27 ［12］ Zelenkov A V． Calculation of the parameters of Hidden Markov models used in the navigation systems of surface transportation for map matching: a review． Autom Control Comput Sci，2010，44 ( 6) : 309 ·47·