基于神经网络的管网漏失定位实例研究

基于神经网络的管网漏失定位实例研究

论文摘要

为了在复杂且不直观的供水管网中快速实时定位漏点,以某城市区域管网为对象,在其上游、中游和下游各选取3条没有经过训练的管道,进行不同损坏程度的漏损模拟,利用BP神经网络可以逼近任意的非线性映射特点,将模拟数据作为训练样本训练神经网络,建立漏损点位置与测压点压力之间的非线性关系,构建基于BP神经网络的实时漏点定位模型。结果表明,模型预测的漏点位置横纵坐标的平均相对误差分别为4.16%和1.40%,预测的漏点偏移距离最小为6 m。当漏损面积比为0.01时,泄漏流量只有1 L/s,完全可以达到快速定位。此研究成果对实际管网的应用提供了理论基础和技术支持。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 BP神经网络的结构和基本原理
  • 2 实例管网的BP神经网络模型构建
  •   2.1 实例管网情况介绍
  •   2.2 BP神经网络模型构建
  •     2.2.1 训练样本的处理
  •     2.2.2 神经元个数的确定
  •       (1) 输入层与输出层神经元的确定。
  •       (2) 隐含层神经元的确定。
  •     2.2.3 其他参数的设置
  •     2.2.4 训练结果
  •     2.2.5 测试集样本验证结果
  • 3 基于BP神经网络的漏损定位效果
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王俊岭,吴宾,聂练桃,李爽,韩伟

    关键词: 管网运行,神经网络,管网漏失,压力监测点

    来源: 水利水电技术 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 北京建筑大学城市雨水系统与水环境省部共建教育部重点实验室,北京首创股份有限公司

    基金: 国家科技重大专项(2017ZX07501-002-05),北京社科基金项目(14CSB006)

    分类号: TU991.33

    DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2019.04.007

    页码: 47-54

    总页数: 8

    文件大小: 1216K

    下载量: 196

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