水利技术监督2023，Issue(8) ：8-11,19.DOI:10.3969/j.issn.1008-1305.2023.08.003

基于神经网络算法的长距离供水管网漏损定位方法研究

潘瑞军
水利技术监督2023，Issue(8) ：8-11,19.DOI:10.3969/j.issn.1008-1305.2023.08.003
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于神经网络算法的长距离供水管网漏损定位方法研究

潘瑞军1
扫码查看

作者信息

  • 1. 湖州市水务集团有限公司,浙江 湖州 313000
  • 折叠

摘要

为解决长距离供水管网漏损定位的不确定性难题,以某长距离供水管网为对象,对比不同神经网络法在管网漏损定位中的效果.结果表明,神经网络的训练过程可实现训练误差的迅速收敛,BP神经网络法的训练误差最大,RNN循环神经网络法次之,LSTM长短记忆神经网络法最小;对比实际监测结果,BP神经网络法的预测误差最小,RNN循环神经网络法和LSTM长短记忆神经网络法的预测误差相近.研究结果为管网漏损定位提供参考.

关键词

神经网络算法/长距离供水管网/漏损定位/BP神经网络/RNN神经网络/LSTM神经网络

引用本文复制引用

出版年

2023
水利技术监督
水利部水利水电规划设计总院

水利技术监督

影响因子：0.729
ISSN：1008-1305
被引量1
参考文献量7
段落导航相关论文