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文檔簡介
1、目前應用較為廣泛的給水管網建模技術可以實現(xiàn)對城市給水管網的實時運行工況進行跟蹤模擬,以便于對實際給水管網進行管理及優(yōu)化調度等。在實際城市給水管網中存在很多老舊管道,這些管道敷設年代較為久遠由于各種原因導致其有效管徑發(fā)生較大變化,這將直接影響給水管網模型的準確性。因此對城市給水管網有效管徑進行校核求解具有重要的實際意義。
本文采用反分析方法對給水管網有效管徑值進行校核求解。利用BP神經網絡強大的非線性映射能力,對隱藏在有限個節(jié)點
2、壓力及管段流量與待求解管段有效管徑之間的函數(shù)關系進行逼近求解,從而獲得由已知的節(jié)點壓力及管段流量到待求解管段的有效管徑之間的映射關系,并采用MATLAB編制求解實驗管網有效管徑的BP神經網絡程序,用EPANET模擬生成的測試樣本對訓練的BP神經網絡的準確性進行驗證,得到模擬樣本數(shù)據(jù)有效管徑的實際值與BP預測值的平均絕對誤差為0.841mm,平均相對誤差為1.625%。
分析BP神經網絡算法發(fā)現(xiàn),該算法迭代收斂速度較慢、很可能陷
3、入局部最優(yōu)解,由此提出采用PSO算法對BP神經網絡進行優(yōu)化,優(yōu)化后的模擬樣本數(shù)據(jù)有效管徑的實際值與PSO-BP預測值的平均絕對誤差為0.086mm,平均相對誤差為0.164%。
最終將各種工況條件下的實驗實測數(shù)據(jù)分別帶入訓練好的BP神經網絡和PSO-BP神經網絡中,得到相應的有效管徑的計算值,將有效管徑的計算值帶入EPANET對實驗管網模型進行模擬計算,對比有效管徑計算結果下的各管段流量及節(jié)點壓力值與實驗實測值之間的誤差,BP
4、算法的各個工況條件下的管段流量的平均絕對誤差為0.384m3/h,平均相對誤差為3.922%,節(jié)點壓力平均絕對誤差為0.203 m,平均相對誤差為2.929%,PSO-BP算法的各個工況條件下的管段流量的平均絕對誤差為0.152 m3/h,平均相對誤差為1.535%,節(jié)點壓力平均絕對誤差為0.140m,平均相對誤差為1.503%。
通過對實驗管網平臺管段有效管徑計算分析表明,單純的采用BP神經網絡對管段有效管徑進行求解已經可以
5、滿足精度要求,當采用PSO-BP神經網絡進行計算時計算精度進一步提高,并且網絡的訓練速度也得到提高,但該方法編碼復雜不便于操作。在對小型的城鎮(zhèn)給水管網進行求解計算時可以考慮直接采用BP神經網絡進行求解,此方法求解速度快并且編程簡單易于實現(xiàn),在處理規(guī)模龐大結構復雜的大型給水管網問題時,為提高算法的全局搜索能力推薦采用PSO-BP算法,雖然編碼操作較單純的BP神經網絡復雜,但是可以獲得較高的計算精度以及較為穩(wěn)定的求解結果,可以有效的避免在處
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