【摘 要】
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供水系统运行分析计算模型的开发需要校准管道粗糙度和其他参数。不合适的参数会导致解决方案不准确,导致计算模型作为决策工具的适用性降低。通过基于人工神经网络的元模型,来估计管网所有节点的压力。该方法旨在增加有效的压力数据,降低校准难度。模型利用计量区域的入口流量和一些节点监测的压力数据作为人工神经网络的输入数据,得出未被监测节点的压力值作为输出,并通过两个实例验证该方法的有效性和准确性。结果证实了人工神经网络的有效性,表明元模型在增加数据库或识别操作过程中的特殊事件方面具有很高的适用性。
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供水系统运行分析计算模型的开发需要校准管道粗糙度和其他参数。不合适的参数会导致解决方案不准确,导致计算模型作为决策工具的适用性降低。通过基于人工神经网络的元模型,来估计管网所有节点的压力。该方法旨在增加有效的压力数据,降低校准难度。模型利用计量区域的入口流量和一些节点监测的压力数据作为人工神经网络的输入数据,得出未被监测节点的压力值作为输出,并通过两个实例验证该方法的有效性和准确性。结果证实了人工神经网络的有效性,表明元模型在增加数据库或识别操作过程中的特殊事件方面具有很高的适用性。
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