基于反分析理論的給水管網(wǎng)有效管徑計算方法研究.pdf

1、目前應(yīng)用較為廣泛的給水管網(wǎng)建模技術(shù)可以實現(xiàn)對城市給水管網(wǎng)的實時運行工況進行跟蹤模擬，以便于對實際給水管網(wǎng)進行管理及優(yōu)化調(diào)度等。在實際城市給水管網(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)模型的準確性。因此對城市給水管網(wǎng)有效管徑進行校核求解具有重要的實際意義。
　　本文采用反分析方法對給水管網(wǎng)有效管徑值進行校核求解。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性映射能力，對隱藏在有限個節(jié)點

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)系進行逼近求解，從而獲得由已知的節(jié)點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編制求解實驗管網(wǎng)有效管徑的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，用EPANET模擬生成的測試樣本對訓練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準確性進行驗證，得到模擬樣本數(shù)據(jù)有效管徑的實際值與BP預(yù)測值的平均絕對誤差為0.841mm，平均相對誤差為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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，優(yōu)化后的模擬樣本數(shù)據(jù)有效管徑的實際值與PSO-BP預(yù)測值的平均絕對誤差為0.086mm，平均相對誤差為0.164％。
　　最終將各種工況條件下的實驗實測數(shù)據(jù)分別帶入訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到相應(yīng)的有效管徑的計算值，將有效管徑的計算值帶入EPANET對實驗管網(wǎng)模型進行模擬計算，對比有效管徑計算結(jié)果下的各管段流量及節(jié)點壓力值與實驗實測值之間的誤差，BP

4、算法的各個工況條件下的管段流量的平均絕對誤差為0.384m3/h，平均相對誤差為3.922％，節(jié)點壓力平均絕對誤差為0.203 m，平均相對誤差為2.929％，PSO-BP算法的各個工況條件下的管段流量的平均絕對誤差為0.152 m3/h，平均相對誤差為1.535％，節(jié)點壓力平均絕對誤差為0.140m，平均相對誤差為1.503％。
　　通過對實驗管網(wǎng)平臺管段有效管徑計算分析表明，單純的采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對管段有效管徑進行求解已經(jīng)可以

5、滿足精度要求，當采用PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行計算時計算精度進一步提高，并且網(wǎng)絡(luò)的訓練速度也得到提高，但該方法編碼復雜不便于操作。在對小型的城鎮(zhèn)給水管網(wǎng)進行求解計算時可以考慮直接采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行求解，此方法求解速度快并且編程簡單易于實現(xiàn)，在處理規(guī)模龐大結(jié)構(gòu)復雜的大型給水管網(wǎng)問題時，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)復雜，但是可以獲得較高的計算精度以及較為穩(wěn)定的求解結(jié)果，可以有效的避免在處