【摘 要】
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以镇江市某小区雨水管为研究对象,基于水动力学机理模型,指导设定BP神经网络的输入与输出,并在Google的TensorFlow平台下进行程序设计以及神经网络的训练和验证,完成对管网下
【机 构】
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江苏满江春城市规划设计研究有限责任公司; 镇江市住房和城乡建设局;
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以镇江市某小区雨水管为研究对象,基于水动力学机理模型,指导设定BP神经网络的输入与输出,并在Google的TensorFlow平台下进行程序设计以及神经网络的训练和验证,完成对管网下一时刻充满度的预测。结果表明,在一定边界条件下,BP神经网络能够较好地完成学习与训练,且预测误差较小,满足实际应用所需的精度要求。
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