【摘 要】
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用户对水质异常情况的投诉是反映供水管网整体水质状况的重要信息,但由于投诉信息具有滞后性、非量化等特征,目前尚未有基于这些信息的管网污染源识别方法.基于模式识别理论,
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50908165)
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用户对水质异常情况的投诉是反映供水管网整体水质状况的重要信息,但由于投诉信息具有滞后性、非量化等特征,目前尚未有基于这些信息的管网污染源识别方法.基于模式识别理论,提出了一种根据用户投诉信息追踪定位污染源的方法.该方法首先根据投诉节点的位置信息确定污染源候选节点集合,通过水质模拟确定候选节点发生污染后的用户水质投诉顺序,并以此为基础构建模式识别神经网络.考虑到用户投诉信息的特点,采用有噪声的样本对神经网络进行训练,并对不同类型噪声的样本进行测试.结果表明,训练后的神经网络可以有效地识别用户投诉信息模式,进
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