基于BP神经网络的供水管网压力预测

预测供水管网的压力,对实现优化运行和降低能耗具有重要的意义。供水管网是十分复杂而且非线性的大型系统,目前一般使用微观或者宏观模型对其某点压力进行预测,采用微观建模方法建立的供水管网压力预测模型往往出现数值求解效率低而且不够准确的问题。根据供水网络的特点并利用采集的供水压力数据,建立城市供水网络某点压力的BP神经网络预测模型,预测的结果表明该模型对城市供水网络压力具有良好的预测性。     

基于小波分解的城市供水管网短期水量负荷预测

利用小波分解和人工神经网络相结合的方法建立了城市供水管网短期水量负荷的组合预测模型。该方法首先利用小波分解技术将时负荷水量分解为相对简单的带通分量信号，然后根据各分量信号的特点分别建立独立的神经网络预测模型，最后将预报结果集成。由于小波分解后各分量的频率相对单一，因而可有效缩短网络训练时间，提高计算速度。仿真计算结果表明，该方法建模合理、计算量适中，可准确预测管网水量。     

基于Elman神经网络的供水管网浊度预测研究

浊度作为反映供水管网水质变化的重要指标,建立水质模型对浊度进行预测有利于指导水质控制措施的实施.为了适应浊度监测数据的动态性,选用Elman神经网络构建浊度预测模型.对数据进行缺失值处理、异常值识别与处理、标准化和重采样后,构建浊度单指标、浊度-余氯多指标和浊度-压力多指标Elman神经网络对供水管网浊度进行预测和评价...     

城市供水管网震害预测方法

本文借助模糊数学作为工具,以概率统计为基础,依据《室外给水排水和煤气热力工程抗震设计规范》(TJ-32-78)中直埋管道抗震验算理论和推荐的有关经验公式,提出了计算管道震害度并以择近原则预测管道破坏等级的方法;管网则按模糊图的有关原则结合网络分析理论,用λ截图法寻找管网的最安全路径,同时用择近原则确定网络的破坏等级。     

基于SVR的城市供水管网余氯预测分析

支持向量机回归(SupportVector Regression SVR)算法是结构风险最小化原理在函数回归方面的应用。根据北方某城市供水管网余氯的人工采样数据,建立了基于SVR的余氯预测模型,并与人工神经网络、多元线性回归方法进行比较分析,结果表明:在有限样本情况下,SVR模型具有良好的泛化推广能力,各监测点模型预测平均相对误差为1.80%~8.73%,并可获得全局最优解,达到了实用要求,较好地解决了以往管网余氯小样本预测时,常常出现拟合精度高、预测效果较差的问题。     

城市供水管网服务压力的评价方法

建立了以管网压力水平和压力稳定性为评判指标的、改进的模糊综合评价方法,实现了供水服务压力的量化评价,并以管网实际SCADA数据作为算例进行了应用.应用结果表明,该方法可以全面、科学地评价管网服务压力的优劣水平,具有一定的实用价值.     

基于GIS的城市供水管网爆管预测预警信息系统

城市供水管网爆管预测预警信息系统以地理信息系统(GIS)为基本框架,加载管网基本属性及供水系统运行数据,采用生存分析和贝叶斯定理建立爆管模糊预测模型;将GIS空间分析功能引入爆管规律分析与研究,建立了爆管的缓冲区分析模型和关闸搜索分析模型,对爆管在空间的分布规律进行分类和综合评价;将预警理论应用于爆管预防日常管理,提出爆管预警指标,结合不同爆管环境、条件,制定合理警限,划分警级,进行爆管状态预警。该系统可为管网管理者提供爆管查询统计、空间分析和预测预警等快速、多层次和直观的信息,以保证管网供水安全。     

二级管网供水温度的改进型RBF神经网络预测

采用RBF神经网络预测供热系统二级管网供水温度,引入遗传算法对传统RBF神经网络预测模型进行改进。结合算例,采用两种预测模型对某二级管网的供水温度进行预测,改进型RBF神经网络预测能力更优。     

基于GIS的城市供水管网信息系统

在分析供水管网信息系统功能需求的基础上,应用地理信息系统技术,研制开发了一套城市供水管网信息系统。论述了系统的空间数据库设计及系统的功能、特点,并对系统实现的关键技术进行了讨论。     

基于城市供水管网地理信息系统的管网维护与巡检

介绍了基于城市供水管网地理信息系统管网维护与巡检系统的建设目标、拓扑结构及应用情况。结果表明,升级后的供水管网地理信息系统能够对供水管网阀门有效管理,通过智能巡检系统能够加强供水管网及设施的管理,增强巡检人员现场处理应急状况的能力,提高城市供水的科学性和应急处置能力,优化供水调度机制,保障供水安全。     

基于BP神经网络的管网维修管径预测分析

以MH水司2004-2012年供水管网维修数据作为研究对象,以BP神经网络模型为研究方法,构建了MH水司供水管网维修的预测模型,对供水管网中待维修管道和管件的管径分布作了短期趋势预测。预测结果表明,该模型的预测精度较高,平均偏差最大为0．0054,均方差最大为0．0077;并给出了DN≤50、50〈DN≤100、100〈DN≤150、150〈DN≤200、200〈DN≤300、300〈DN≤500、500〈DN≤800和800〈DN≤1600的管道维修数量在历年和年内管道维修记录统计分析结果中的变化规律。     

模糊神经网络在恒压供水系统中的应用

针对恒压供水系统迟滞性、非线性时变性提出了模糊神经网络恒压供水系统。以模糊控制表格为样本在MATLAB训练模糊神经网络确定网络参数,实现了对恒压供水系统的有效控制,同时解决了传统模糊控制表格占用大量内存空间,查表反应速度慢,模糊子集对论域覆盖程度较差的缺点。     

PSO-SVM与BP神经网络组合预测供水系统余氯的方法

针对余氯量在供水系统内非线性变化的特性,建立了PSO-SVM与BP神经网络组合模型对管网末端余氯进行预测分析。该模型通过粒子群优化算法(PSO),对SVM的特性参数进行优化;采用BP神经网络对模型进行残差修正。通过对单一的BP模型和SVM模型、组合模型的预测精度进行分析。结果表明:组合模型预测比BP和SVM单一预测均方误差分别降低了62.30%、75.29%,平均相对误差降低了55.03%、54.27%。综上所述,该模型具有强大的非线性拟合能力,预测精度高,运行稳定性强,对供水企业控制余氯的投加量和设置二次加氯点有一定的指导作用。     

低压条件下城市供水管网水力模拟方法探究

在传统水力分析方法已经不能满足城市供水管网特殊水力状态分析的情况下,本文提出了一种基于流量驱动水力分析法的EPANET工具,利用MATLAB调用EPANET实现节点流量与压力满足一定关系的水力分析方法即约束压力驱动,并将该方法应用于实际大型管网中,讨论其可行性与可靠性。结果表明,本文提出的方法具有很好的收敛性,易于实现,且计算结果准确。     

城市供水管网漏损探讨

就漏损控制这一项复杂的系统工程，详细地介绍了我国城市供水管网的漏损现状，分析了进行漏损控制产生的效益，造成漏损的主要原因及防治措施，提出漏损量的大小是衡量供水管网技术技术和运行的重要指标。     

浅析城市小区供水水压不足

针对目前城市小区供水水压不足的问题进行了分析,阐明了城市小区水压不足与管网漏水、管道结垢以及小区管网布置不合理等因素有关,并提出了合理的解决办法,以确保供水安全。     

城市供水管网工程管理信息系统

以天津市华水自来水建设有限公司工程管理系统为例,对城市供水管网工程管理信息系统的组织和构建过程作了说明,介绍了该工程管理系统的整体结构及各模块的功能.     

BP-人工神经网络在给水管网调整方案中的应用研究

根据天津开发区给水管网的现状分析和开发区近期供水规划,讨论了现状管网输配能力与未来供水需求的差距,基于管网运行的经济性和安全性,利用BP-人工神经网络的优化方法,提出了管网调整规划方案,并将其与传统方法进行对比。调整方案模拟计算结果表明,神经网络更能够反映影响该地区管网运行状况的因素,其优化结果更适用于该地区管网。     

城市供水管网漏失安全性评价模型研究

针对M市供水管网系统的特点,构建了管网漏失安全性指标评价体系,该评价体系分为6个准则层和24个指标层,运用层次分析法（AHP）结合模糊评价法对该市供水管网的漏失安全性进行了综合评价实践.结果表明,该市的供水系统处于一般安全的水平.此外,对各种漏失的原因及其影响程度进行了理论分析,验证了评价模型的合理性.     

城市供水水压不足分析及建议对策

对水污染严重、水资源重复利用率低、自备井随意开挖滥用、城市管网系统布置不合理、二次供水管理权限不明确等原因造成的城市供水水压不足问题进行了论述,并针对这些问题提出了改进建议,以期缓解供水矛盾,满足居民用水需求。