【摘 要】
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运用反向传播(BP)神经网络模型对已知沉淀池的建设费用进行函数逼近,以已知沉淀池的计算表面积S及计算体积V为网络的输入,沉淀池的建设费用为网络的输出,获取BP网络模型。对
【机 构】
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同济大学环境科学与工程学院,南昌大学建筑工程学院,西安理工大学水利水电学院
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运用反向传播(BP)神经网络模型对已知沉淀池的建设费用进行函数逼近,以已知沉淀池的计算表面积S及计算体积V为网络的输入,沉淀池的建设费用为网络的输出,获取BP网络模型。对目标沉淀池采用回归正交设计方法,以沉淀池的长宽比k、沉淀时间t、效率η为设计因子,编制组合设计表,结合BP网络模型建立平流式沉淀池的费用函数,以该费用函数最小作为优化模型的目标函数,以沉淀池的各水力要素作为约束条件,建立沉淀池的优化设计模型。采用连续型的Hopfield网络对模型进行优化求解。通过实例验证,得出的优化设计方案与常规设计相比可节约费用8%。
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