基于神经网络的管网漏失定位实例研究

• 作者: 吴宾 李爽 王俊岭 聂练桃 韩伟
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 经济
• 关键词: 管网运行 神经网络 管网漏失 压力监测点
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 47-54
• 页数: 8页
• 分类号: F294.9
• 字数: 5357字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2019.04.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王俊岭	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	50	505	14.0	21.0
2	李爽		10	30	3.0	5.0
3	韩伟		22	133	6.0	11.0
4	聂练桃	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	2	2	1.0	1.0
5	吴宾	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	2	1	1.0	1.0