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基于BP神经元网络的管网状态模拟及其应用研究

专 业: 市政工程
关键词: 神经元网络 给水管网 状态估计模型
分类号: TU821  TP183
形 态: 共 75 页 约 49,125 个字 约 2.35 M内容
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内容摘要


鉴于BP神经元网络适合于处理非线性、隐形、动态、在一定范围内会有比较大变化的数据样本问题,该文尝试利用BP神经元网络建立宏观管网状态模型。

针对原来BP网络收敛速度比较慢的缺点,文中引进具有自适应学习系数和动量因子的BP算法来改进经典的BP算法,针对不完全相同的两类管网状态影响因素,该文较为成功地建立了两个的宏观管网状态模型,选取较优的宏观模型作为杭州市的宏观管网状态模型。

与原来的微观模型相比较,两个宏观管网状态模型在管网测压点压力预测的精度方面有了较大的提高……

全文目录


文摘
英文文摘
第一章 绪论
1.1我国给水工程现状
1.2管网状态模拟的意义
1.3管网状态模拟中的影响因素以及模拟中存在的困难
1.4管网状态模拟的发展及各方法的优缺点
1.4.1微观模拟
1.4.2宏观模型
1.5本文的主要内容
第二章 BP神经元网络模型及其计算步骤
2.1人工神经网络方法简介
2.1.1前向神经元网络的基本结构
2.1.2神经元基本结构
2.2反相传播学习算法BP算法
2.2.1BP算法理论
2.2.2改进的BP算法
2.2.3改进的BP算法的实现步骤
2.3BP网络的训练与测试
2.3.1误差曲线
2.3.2泛化性能测试
2.4 BP神经元网络训练和测试中应注意的问题
2.4.1关于推广能力
2.4.2多层BP网络的泛函能力与隐单元的必要个数
第三章 BP神经元网络在宏观管网状态模拟中的应用
3.1影响管网状态模拟的因素及处理
3.2 BP神经元网络和管网状态模拟的结合
3.2.1BP神经元网络模拟管网状态的过程
3.2.2BP神经元网络的设计分析
第四章 实例分析——建立杭州市宏观管网状态模型的探讨研究
4.1杭州市城市供水概况
4.1.1城市简介
4.1.2供水设施的发展和目前的供水能力
4.1.3水泵输水能力
4.1.4历年供水量以及K日,K时变化系数
4.1.5杭州市各水厂实际供水量及K日,K时
4.2管网概况
4.3杭州市宏观管网状态模拟的探讨研究
4.3.1杭州市目前在管网状态的模拟所作的工作
4.3.2实例分析
4.3.3成果的比较
4.4神经元网络设计问题
4.4.1学习系数
4.4.2激活函数的选取
4.4.3训练目标误差的选取
4.4.4隐含层节点数的选取
第五章 结论与展望
5.1结论
5.2进一步研究的建议
参考文献

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中图分类: > TU821 > 工业技术 > 建筑科学 > 房屋建筑设备 > 房屋卫生技术设备 > 给水设备
其他分类: > TP183 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算

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