【摘 要】
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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
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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.
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