基于Elman神经网络的排水管网液位预测

Liquid Level Forecast of Drainage Pipeline by Elman Neural Network

建立了排水管网液位的Elman神经网络预测模型,以液位和雨量的监测数据为输入,未来的液位值为输出。提前5、15、45和60 min的预测平均绝对误差分别为2.07%、3.75%、8.39%和9.49%。与BP神经网络对比,Elman神经网络的拟合和预测效果分别提升约23%和21%。结果表明,基于Elman神经网络的管网预测模型具有良好的预测效果,可以为建立排水管网的在线预测预警系统提供有效的方法支持。