【摘 要】
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针对BP神经网络用于管网漏失定位时易出现收敛速度慢及陷入局部极小值的问题,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并以A市供水管网为例,选取各个分区的供水管段进
【机 构】
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苏州科技大学环境科学与工程学院,江苏苏州215009;无锡市政设计研究院有限公司,江苏无锡214072
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针对BP神经网络用于管网漏失定位时易出现收敛速度慢及陷入局部极小值的问题,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并以A市供水管网为例,选取各个分区的供水管段进行不同程度的漏失模拟,将模拟数据作为训练样本训练遗传算法优化的BP神经网络,得到管网漏失时压力监测点的压力变化率和漏点位置之间的非线性关系,构建基于遗传算法优化BP神经网络的管网漏失定位模型.实例应用结果表明,基于遗传算法优化BP神经网络的管网漏失定位模型的收敛速度和预测精度均优于传统BP神经网络模型,可应用于实际工程.
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