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摘要:
以泵站总耗能最小为目标, 建立了叶片可调节泵站站间和站内经济运行优化数学模型,采用遗传算法应用Matlab语言实现优化计算.对江都第4站1999年实际运行资料进行优化计算,总消耗功率比经验操作可减小3.39%左右.针对泵站的流量和扬程变化频繁而一般的优化计算方法速度较慢的问题,以仿真优化结果为样本,利用人工神经网络对相似工况进行预测,预测结果平均误差为1.99%.遗传算法和神经网络联合应用,求解精度和可靠性较高,是解决泵站优化运行问题的有效方法.
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文献信息
篇名 基于遗传算法和神经网络的泵站经济运行研究
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 泵站 经济运行 遗传算法 人工神经网络
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 农业装备与机械化工程
研究方向 页码范围 80-82
页数 3页 分类号 TV675
字数 3204字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1298.2007.01.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘超 扬州大学水利科学与工程学院 205 2711 30.0 38.0
2 成立 扬州大学水利科学与工程学院 103 1412 25.0 33.0
3 鄢碧鹏 扬州大学水利科学与工程学院 29 287 10.0 16.0
4 杜晓雷 扬州大学水利科学与工程学院 3 45 2.0 3.0
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经济运行
遗传算法
人工神经网络
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