[发明专利]基于BP神经网络的城市供水管网模型校核方法在审
| 申请号： | 201810840136.1 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN108898512A | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 王意宏;信昆仑;蒋福春;张雪;孙林忠;胡翔 | 申请（专利权）人： | 苏州市自来水有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于BP神经网络的城市供水管网模型校核方法。本发明通过在对管网中管道摩阻系数灵敏度分析的基础上确定模型校核的决策变量，引入BP神经网络与遗传公式相结合的模型校核手段，通过评价管网模型模拟值与实际监测值偏差的方法分析管网模型的可靠性，进而完成模型的自适应校核。 | ||
| 搜索关键词： | 模型校核 管网 城市供水管网 系数灵敏度 方法分析 管道摩阻 决策变量 模型模拟 自适应 校核 遗传 引入 监测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络的城市供水管网模型校核方法，其特征在于，所述城市供水管网模型校核方法包括如下步骤：S1、对管网中管道摩阻系数对监测点压力的灵敏度进行分析，筛选出高灵敏度的管道；S2、基于BP神经网络对高灵敏度管道数据进行训练；S3、将训练好的BP神经网络作为内嵌模型进行寻优；S4、将模拟值与实际监测压力值进行对比，进而对模型校核的适用性、准确性进行分析评价。
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