导读:本文包含了漏损预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:管网,模型,平滑,指数,水量,线性,夜间。
漏损预测论文文献综述
赵汉宸,刘焱[1]（2019）在《供水管道漏损时间预测模型的建立》一文中研究指出城市供水管道漏损问题是综合解决我国目前供水行业现存实际问题的关键。以T市连续4年间某供水管道漏损时间间隔为研究对象,在叁次指数平滑预测模型的基础上,引入差分法对指数平滑预测模型进行改进,分别建立一阶差分—指数平滑预测模型和二阶差分—指数平滑预测模型。通过预测结果精度分析和比较,二阶差分—指数平滑预测模型精度高,能更好预测后续年份供水管道的漏损时间,该模型可为供水企业检漏精准度的提高提供参考。(本文来源于《智能城市》期刊2019年19期）
史一璇[2]（2019）在《北方小城镇DMA分区计量在管网新增漏损预测中的应用》一文中研究指出供水管网漏损是全球水行业普遍面临的问题,目前国内外常采用建立DMA计量分区的方法,结合数据分析实现对区域压力的管控,评估管网漏失水平、预测新增漏失点,并采取相应措施进行漏损控制。但该技术在实际应用过程中存在分析预测方法较少、用水量的定量研究不全面、漏损位置难以定位等问题。本文通过对北方小城镇YQ建立DMA分区,结合夜间最小流量法、水力模型法进行供水管网新增漏损的预测、控制。具体内容包括:(1)通过经验分区方法在北方小城镇YQ建立了DMA分区,结合数据评估单个区域内漏损情况。(2)详细的介绍了夜间最小流量各组分及对应控制措施,建立基于夜间最小流量的数学模型对新增漏损展开预测,并讨论了模型的准确性与适用性。(3)搭建供水管网水力模型,校核关键参数以提高模拟精度。(4)探讨灰色GM(1,1)动态模型与EPANET水力模型耦合漏损预测方法的可行性,评价不同模型的优缺点,进而得到适用于该区域漏损判定的方法。通过上述研究内容,得到以下结论:(1)DMA分区法适用于漏损现状的评价,对于新增漏损的识别效率有限,需结合压力数据对新增漏损进行预测,且无法量化漏损指标。(2)使用夜间最小流量移动平均隔差法及灰色GM(1,1)动态模型法可以缩小夜间最小流量波动范围,提高新增漏损对于合法用水量的敏感度,从而最大化地表征由新增漏损引起的夜间最小流量的变化。经过对比,灰色GM(1,1)动态模型在目标区域的应用中预测精度超过90%,响应时间短,更适合用于新增漏损的预测。(3)构建加压I区水力模型,校核关键参数,使水力模型能较好的反映管网真实运行状态,可以用于漏损位置的判定工作。(4)使用DMA分区法评估漏损现状,并结合灰色GM(1,1)动态模型与EPANET水力模型在样本容量较小的情况下实现新增漏损的准确预测,对漏损发生的时间、位置做出快速响应、精准识别,具有很高的参考意义和应用价值。本研究的意义在于为供水管网新增漏损的预测、控制提供新的思路及方法。使用多模型耦合预测新增漏损,可以有效地缩短新增漏损响应时间、减少漏损水量、节约供水资源、减少供水企业经济损失。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-05-30）
李岚,吴珊,侯本伟,李云峰[3]（2018）在《小口径供水镀锌钢管漏损预测模型的构建与评价》一文中研究指出根据一个大城市供水管网连续八年的漏损事故数据资料的调查,对镀锌钢管出现的漏损事故特点进行详细分析;选择遗传程序设计和进化多项式回归两种方法,分别建立了两类镀锌钢管的漏损预测模型,利用实际数据对预测模型的预测精度进行了验证;根据结果对两种方法所建立的模型进行多角度对比评价,提出了最终推荐的模型公式。研究表明:两类预测模型均能较好地反映镀锌钢管漏损水平和不同管径漏损事故数量的变化趋势;其中,进化多项式回归建模效率更高,且公式更为简洁,适合不同管径组合建模,而遗传程序设计构建的模型应用选择范围更广,适合单独管径建模。对于不同管径的管道,建模数据采用综合或单一分组取决于漏损事件所表现出的规律是否具有一致性。(本文来源于《净水技术》期刊2018年09期）
唐耀明[4]（2018）在《浅谈给水管网漏损预测的研究与应用》一文中研究指出给水管网的漏损问题在现代给排水工作中相对较为常见,也在近年来被反复讨论,被看做是未来节约型社会发展的重点问题之一。基于此,本文以给水管网漏损原因作为切入点,简述建设标准、材料选取以及检修方面的不足,再以此为基础,重点给出两类给水管网漏损预测模型,并通过计算机进行模拟,了解模型的应用价值。以期通过分析明晰问题,为实际工作提供一定参考。(本文来源于《低碳世界》期刊2018年06期）
邵圆媛[5]（2018）在《嵌套BP/GMS神经网络模型在供水管网漏损预测中的研究》一文中研究指出水资源短缺,制水成本增加和能源短缺的问题日益突出,对城市水务供水管网漏损管理提出了更高的要求。因此,精确地预测漏损并及时检测管道漏点显得至关重要。针对目前存在的单一漏损预测模型不能准确预测多因素非线性漏损和嵌套预测模型组合模式偏少且预测精度不高等问题,在详细分析现有的漏损预测模型、管道安全使用时间预测模型和管网漏损检测周期预测模型基础上,采用GTMS软件计算和Matlab软件编程,构建嵌套BP(Error back propagation,误差反向传播)/GMS(Grey model species,灰度模型种类)漏损预测模型,并将该模型应用于重庆市北碚区管网漏损预测,其研究结果如下:首先,在常规BP神经网络模型基础上,构建嵌套BP神经网络和嵌套GMS神经网络模型。嵌套BP神经网络模型是多因素数据嵌套模型,结合神经网络的平行拓扑结构和最小均方误差识别模式,适用于具体漏损管段的预测。嵌套GMS神经网络模型是单因素的结构嵌套模型,结合灰度模型短期预测和神经网络长期预测的优势,适用于宏观的管网漏损预测。其次,根据重庆市北碚片区近五年记录完整的管段漏损信息,选取管材作为最关键管道漏损影响因素和其余五个次相关因素(管径、气温、管段压力、埋深、所处公路等级),以管道安全使用时间(初次漏损时间)为预测目标,代入嵌套BP神经网络模型中。通过均方误差最小方法识别预测管道的归属子模型,并用Matlab软件编程预测管段漏损时间,提前检查管道漏点。最后,根据重庆市北碚区近五年记录完整的管网月漏水量,月漏损件数以及相关费用参数,代入嵌套GMS神经网络模型中,得到月漏水量和月漏损件数的短期和中长期预测结果。根据外部条件对预测结果进行修正,并用马尔可夫模型理论验证修正系数取值可行性。将修正预测结果和相关费用参数代入包括检测维护成本和漏损水量成本两部分的漏损优化检测周期模型中,通过Matlab软件提供的Nftool拟合功能,以最低的漏损检测总成本为目标,得到北碚区最佳管网检漏周期,减少了漏水量,节省了漏损控制总成本。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-05-01）
赵明宪,饶碧玉,王静[6]（2018）在《基于集对分析的城市供水管网漏损预测及降漏研究》一文中研究指出为了降低管网漏损水平,保障城市供水安全性和可靠性,以云南省某城市典型供水片区作为研究对象,运用集对分析漏损预测模型(SPA-LF),从供水管网漏点数和漏点率两个方面分析了不同管材漏损的实际情况,预测未来不同管材的漏损趋势。该研究能够提高供水企业主动检漏水平与供水安全可靠性,降低管网漏损率与供水成本。(本文来源于《山东科学》期刊2018年02期）
李露[7]（2016）在《夜间合法用水量预测与DMA漏损分析方法研究》一文中研究指出无收益水量(产销差)是供水企业供水量与售水量之差,主要包括表观漏损和真实漏损,控制和降低无收益水量对节约水资源、降低供水企业经济损失和保障供水安全具有重要意义。由于管网铺设在地下、供水区域广,表观漏损和真实漏损普遍具有隐蔽性、往复性,全面铺开稽查和检漏具有很大的难度,并且时效性很低。DMA技术利用加装的远传流量计和压力设备将管网分割成若干区域,通过实时监控和分析远传流量、压力数据,确定引起区域水量损失的主要因素,是高效控制和降低无收益水量的方式之一。但该技术在应用于我国供水管网漏损控制时仍存在关键参数缺乏、分析预测方法不足的问题,将对分析结果带来一定的干扰。本文以广州市远传户表智能小区和建立的DMA小区为基础,对DMA技术中的夜间合法用水量参数、漏损分析方法进行了研究和优化。夜间合法用水量的分析与量化。首先对不同日期区域居民夜间合法用水总量的变化和用户夜间合法用水的分布规律进行了分析,确定了不同日期的区域夜间合法用水总量围绕平均值在一定范围内上下波动,并发现用户群体的日用水量与夜间合法用水量存在统计学上的同增趋势。然后优化了夜间合法用水量的量化方法,拟合得到“户均日均用水量—户均夜间合法用水量的日平均值”、“夜间合法用水总量的波动范围—平均值”的关系式,可分别用于不同小区夜间合法用水量平均值和波动范围的预测,优于传统的无识别单一参数法。另外,还对不同移动平均条件下的夜间合法用水量变化范围进行了研究与量化。无收益水量平衡分析与表观漏损的判定。基于无收益水量平衡分析的主要过程,确定了真实漏损量化的误差来源,并推导出真实漏损误差的量化公式。以水表计量特性和用户用水模式为基础,建立售水计量误差合理范围的量化方法,将售水计量误差的上限作为表观漏损的判定参数,结合无收益水量平衡分析结果判定和指导表观漏损控制。DMA小区真实漏损的判定。研究建立了夜间最小流量移动平均隔差法快速判定真实漏损,以降低干扰因素的影响,提高判定效率。通过模型和数据样本分析,确定了最优的移动平均天数,以及不同小区漏损判定参数的阈值大小,并讨论了模型的适用条件。(本文来源于《湖南大学》期刊2016-05-28）
王志红,王保民[8]（2016）在《基于灰色马尔可夫链的管网漏损率预测》一文中研究指出针对城市管网漏损率数据的非线性和随机波动性特点,建立了以马尔可夫链修正灰色GM(1,1)的预测模型,以2005年—2012年全国管网漏损率为研究对象,比较分析了灰色和灰色马可夫链预测结果,指出经马尔可夫链修正后的模型预测精度更高。(本文来源于《山西建筑》期刊2016年02期）
靳赛,陶涛[9]（2015）在《供水管网漏损预测模型的应用比较》一文中研究指出管网漏损现象普遍存在于我国城市供水管网中,在造成经济损失的同时,也对城市公共安全形成隐患。本文以我国城市供水管网平均漏损率为研究对象,建立了时间序列分析方法的二次指数平滑模型和叁次指数平滑模型,并分别进行预测。通过精度分析和比较发现,二次指数平滑模型能更好地反映出平均漏损率的变化趋势。该模型可以为供水行业管理水平评价提供参考,具有重要的指导意义。(本文来源于《供水技术》期刊2015年06期）
王旭,王颖,田伟博[10]（2012）在《城市供水管网漏损时间预测模型》一文中研究指出影响城市供水管网漏损的因素很多,通过层次分析法确定主要的漏损原因,在此基础上,应用多元线性回归模型对供水管道正式使用后初次漏损时间进行了预测,然后运用二次指数平滑模型对随后几年的漏损时间进行了预测,由此建立了完善的供水管网漏损时间预测模型。(本文来源于《水资源与水工程学报》期刊2012年04期）
漏损预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
供水管网漏损是全球水行业普遍面临的问题,目前国内外常采用建立DMA计量分区的方法,结合数据分析实现对区域压力的管控,评估管网漏失水平、预测新增漏失点,并采取相应措施进行漏损控制。但该技术在实际应用过程中存在分析预测方法较少、用水量的定量研究不全面、漏损位置难以定位等问题。本文通过对北方小城镇YQ建立DMA分区,结合夜间最小流量法、水力模型法进行供水管网新增漏损的预测、控制。具体内容包括:(1)通过经验分区方法在北方小城镇YQ建立了DMA分区,结合数据评估单个区域内漏损情况。(2)详细的介绍了夜间最小流量各组分及对应控制措施,建立基于夜间最小流量的数学模型对新增漏损展开预测,并讨论了模型的准确性与适用性。(3)搭建供水管网水力模型,校核关键参数以提高模拟精度。(4)探讨灰色GM(1,1)动态模型与EPANET水力模型耦合漏损预测方法的可行性,评价不同模型的优缺点,进而得到适用于该区域漏损判定的方法。通过上述研究内容,得到以下结论:(1)DMA分区法适用于漏损现状的评价,对于新增漏损的识别效率有限,需结合压力数据对新增漏损进行预测,且无法量化漏损指标。(2)使用夜间最小流量移动平均隔差法及灰色GM(1,1)动态模型法可以缩小夜间最小流量波动范围,提高新增漏损对于合法用水量的敏感度,从而最大化地表征由新增漏损引起的夜间最小流量的变化。经过对比,灰色GM(1,1)动态模型在目标区域的应用中预测精度超过90%,响应时间短,更适合用于新增漏损的预测。(3)构建加压I区水力模型,校核关键参数,使水力模型能较好的反映管网真实运行状态,可以用于漏损位置的判定工作。(4)使用DMA分区法评估漏损现状,并结合灰色GM(1,1)动态模型与EPANET水力模型在样本容量较小的情况下实现新增漏损的准确预测,对漏损发生的时间、位置做出快速响应、精准识别,具有很高的参考意义和应用价值。本研究的意义在于为供水管网新增漏损的预测、控制提供新的思路及方法。使用多模型耦合预测新增漏损,可以有效地缩短新增漏损响应时间、减少漏损水量、节约供水资源、减少供水企业经济损失。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
漏损预测论文参考文献
[1].赵汉宸,刘焱.供水管道漏损时间预测模型的建立[J].智能城市.2019
[2].史一璇.北方小城镇DMA分区计量在管网新增漏损预测中的应用[D].内蒙古大学.2019
[3].李岚,吴珊,侯本伟,李云峰.小口径供水镀锌钢管漏损预测模型的构建与评价[J].净水技术.2018
[4].唐耀明.浅谈给水管网漏损预测的研究与应用[J].低碳世界.2018
[5].邵圆媛.嵌套BP/GMS神经网络模型在供水管网漏损预测中的研究[D].重庆大学.2018
[6].赵明宪,饶碧玉,王静.基于集对分析的城市供水管网漏损预测及降漏研究[J].山东科学.2018
[7].李露.夜间合法用水量预测与DMA漏损分析方法研究[D].湖南大学.2016
[8].王志红,王保民.基于灰色马尔可夫链的管网漏损率预测[J].山西建筑.2016
[9].靳赛,陶涛.供水管网漏损预测模型的应用比较[J].供水技术.2015
[10].王旭,王颖,田伟博.城市供水管网漏损时间预测模型[J].水资源与水工程学报.2012
论文知识图
