【摘 要】
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In this paper,a hybrid neural-genetic fuzzy system is proposed to control the flow and height of water in the reservoirs of water transfer networks.These controls will avoid probable water wastes in the reservoirs and pressure drops in water distribution
【机 构】
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Department of Industrial Engineering,South Tehran Branch,Islamic Azad University,Tehran 1151863411,I
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In this paper,a hybrid neural-genetic fuzzy system is proposed to control the flow and height of water in the reservoirs of water transfer networks.These controls will avoid probable water wastes in the reservoirs and pressure drops in water distribution net-works.The proposed approach combines the artificial neural network,genetic algorithm,and fuzzy inference system to improve the per-formance of the supervisory control and data acquisition stations through a new control philosophy for instruments and control valves in the reservoirs of the water transfer networks.First,a multi-core artificial neural network model,including a multi-layer perceptron and radial based function,is proposed to forecast the daily consumption of the water in a reservoir.A genetic algorithm is proposed to optim-ize the parameters of the artificial neural networks.Then,the online height of water in the reservoir and the output of artificial neural networks are used as inputs of a fuzzy inference system to estimate the flow rate of the reservoir inlet.Finally,the estimated inlet flow is translated into the input valve position using a transform control unit supported by a nonlinear autoregressive exogenous model.The proposed approach is applied in the Tehran water transfer network.The results of this study show that the usage of the proposed ap-proach significantly reduces the deviation of the reservoir height from the desired levels.
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