用聚类算法及Hopfield神经网络布置环状管网

• 作者: Nguyen Thi Tinh 姚慰炜 范海燕 马孝义
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 农学
• 关键词: 环状管网 K-Means算法 Hopfield神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 灌溉·供水
• 页码范围: 86-88
• 分类号: S275.5
• 字数: 2396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2012.05.029

摘要

为了降低供水管网的工程投资,提出了一种环状给水管网优化设计的方法,把环状管网布置问题用K-Means算法分解成许多小规模的环状问题,对于每一个小规模的环状管网用Hopfiled连续型神经网络求解环状的最短距离,然后把各个基环当成一个点,再用Hopfield神经网络以较大的概率求出最优路径.对某小区58个供水点进行了供水管网实例计算,结果表明:该供水管网的质心间最短距离为2.8937 km,能量函数为递减状态且最终的能量函数值为1.447,再连接相邻聚类中的最接近的两个点就形成供水管网的环状布置.