基于反分析理論的給水管網(wǎng)有效管徑計(jì)算方法研究.pdf

1、目前應(yīng)用較為廣泛的給水管網(wǎng)建模技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)城市給水管網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行工況進(jìn)行跟蹤模擬，以便于對(duì)實(shí)際給水管網(wǎng)進(jìn)行管理及優(yōu)化調(diào)度等。在實(shí)際城市給水管網(wǎng)中存在很多老舊管道，這些管道敷設(shè)年代較為久遠(yuǎn)由于各種原因?qū)е缕溆行Ч軓桨l(fā)生較大變化，這將直接影響給水管網(wǎng)模型的準(zhǔn)確性。因此對(duì)城市給水管網(wǎng)有效管徑進(jìn)行校核求解具有重要的實(shí)際意義。
　　本文采用反分析方法對(duì)給水管網(wǎng)有效管徑值進(jìn)行校核求解。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力，對(duì)隱藏在有限個(gè)節(jié)點(diǎn)

2、壓力及管段流量與待求解管段有效管徑之間的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行逼近求解，從而獲得由已知的節(jié)點(diǎn)壓力及管段流量到待求解管段的有效管徑之間的映射關(guān)系，并采用MATLAB編制求解實(shí)驗(yàn)管網(wǎng)有效管徑的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，用EPANET模擬生成的測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證，得到模擬樣本數(shù)據(jù)有效管徑的實(shí)際值與BP預(yù)測(cè)值的平均絕對(duì)誤差為0.841mm，平均相對(duì)誤差為1.625％。
　　分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)現(xiàn)，該算法迭代收斂速度較慢、很可能陷

3、入局部最優(yōu)解，由此提出采用PSO算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后的模擬樣本數(shù)據(jù)有效管徑的實(shí)際值與PSO-BP預(yù)測(cè)值的平均絕對(duì)誤差為0.086mm，平均相對(duì)誤差為0.164％。
　　最終將各種工況條件下的實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分別帶入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到相應(yīng)的有效管徑的計(jì)算值，將有效管徑的計(jì)算值帶入EPANET對(duì)實(shí)驗(yàn)管網(wǎng)模型進(jìn)行模擬計(jì)算，對(duì)比有效管徑計(jì)算結(jié)果下的各管段流量及節(jié)點(diǎn)壓力值與實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)值之間的誤差，BP

4、算法的各個(gè)工況條件下的管段流量的平均絕對(duì)誤差為0.384m3/h，平均相對(duì)誤差為3.922％，節(jié)點(diǎn)壓力平均絕對(duì)誤差為0.203 m，平均相對(duì)誤差為2.929％，PSO-BP算法的各個(gè)工況條件下的管段流量的平均絕對(duì)誤差為0.152 m3/h，平均相對(duì)誤差為1.535％，節(jié)點(diǎn)壓力平均絕對(duì)誤差為0.140m，平均相對(duì)誤差為1.503％。
　　通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)管網(wǎng)平臺(tái)管段有效管徑計(jì)算分析表明，單純的采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)管段有效管徑進(jìn)行求解已經(jīng)可以

5、滿足精度要求，當(dāng)采用PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算時(shí)計(jì)算精度進(jìn)一步提高，并且網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度也得到提高，但該方法編碼復(fù)雜不便于操作。在對(duì)小型的城鎮(zhèn)給水管網(wǎng)進(jìn)行求解計(jì)算時(shí)可以考慮直接采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行求解，此方法求解速度快并且編程簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)，在處理規(guī)模龐大結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大型給水管網(wǎng)問(wèn)題時(shí)，為提高算法的全局搜索能力推薦采用PSO-BP算法，雖然編碼操作較單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜，但是可以獲得較高的計(jì)算精度以及較為穩(wěn)定的求解結(jié)果，可以有效的避免在處