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基于改进PSO-WNN模型的管网余氯预测研究
被引量:
2
1
作者
何自立
王云霏
+1 位作者
马孝义
杨建国
《中国农村水利水电》
北大核心
2015年第2期86-88,92,共4页
针对供水管网余氯浓度随时间序列的变化特性,采用小波神经网络模型对其变化规律进行预测分析。模型借助粒子群优化算法全局快速寻优对小波神经网络特性参数进行优化,克服预测模型网络参数选取可能存在的盲目性,增强了预测模型的全局搜...
针对供水管网余氯浓度随时间序列的变化特性,采用小波神经网络模型对其变化规律进行预测分析。模型借助粒子群优化算法全局快速寻优对小波神经网络特性参数进行优化,克服预测模型网络参数选取可能存在的盲目性,增强了预测模型的全局搜索能力。研究结果表明:采用粒子群优化的小波神经网络模型,在较小数据要求的工况下能进行连续多步预测,相比常规时间序列预测在相应时间尺度内具有较高的预测精度,收敛性和稳定性也得到较明显增强。
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关键词
小波神经网络
粒子群优化
余氯预测
供水管网
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职称材料
供水管网余氯预测模型样本量的选择
2
作者
刘慧娜
田一梅
+1 位作者
王杨
尤作亮
《给水排水》
CSCD
北大核心
2008年第11期144-147,共4页
为了在大样本余氯监测数据中合理确定余氯预测样本容量,通过比较分析不同取样频率中余氯监测平均值的变化趋势,确定了样本密度,并根据样本数据的变化规律和相关性,初步选择了样本量范围,进一步通过线性回归和支持向量机两种预测方法,分...
为了在大样本余氯监测数据中合理确定余氯预测样本容量,通过比较分析不同取样频率中余氯监测平均值的变化趋势,确定了样本密度,并根据样本数据的变化规律和相关性,初步选择了样本量范围,进一步通过线性回归和支持向量机两种预测方法,分析了不同样本量对预测结果的影响,并以预测误差的平均幅值和均方差进行验证。结果表明,建立管网余氯预测模型时,用72小时的样本容量即可得到较好的、稳定的预测效果。
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关键词
供水管网
余氯预测
样本容量
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职称材料
基于串级LSTM深度学习模型的二次供水余氯预测方法
3
作者
肖磊
李中伟
+3 位作者
刘书明
陈春芳
吴雪
伍丽燕
《净水技术》
CAS
2024年第8期160-166,共7页
伴随着城市高层住宅的增多,住宅区内二次供水泵房数量迅速增加。由于二次供水水箱位于城市供水系统末端,水质安全引起社会广泛关注。为提升水箱水质,一些泵房引入自动补氯装置,然而传统自动控制方法在应对二次供水系统中长时间延迟和非...
伴随着城市高层住宅的增多,住宅区内二次供水泵房数量迅速增加。由于二次供水水箱位于城市供水系统末端,水质安全引起社会广泛关注。为提升水箱水质,一些泵房引入自动补氯装置,然而传统自动控制方法在应对二次供水系统中长时间延迟和非线性特性的补氯系统时存在局限性,仅能在线监测水箱余氯水平,过多的余氯可能对人体健康有害,因此,确保自动补氯系统安全运行成为亟待解决的问题。研究提出基于串级LSTM深度学习的神经网络模型,用于分析水箱余氯数据、准确预测水箱出水余氯浓度,并制定相应监测和控制策略。试验验证和实际应用结果表明,该深度学习模型能有效智能预测水箱余氯,为自动补氯系统提供重要的智能控制手段,具有实用意义。
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关键词
二次供水
水箱补氯
LSTM
深度学习
余氯预测
时间序列
串级网络模型
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职称材料
题名
基于改进PSO-WNN模型的管网余氯预测研究
被引量:
2
1
作者
何自立
王云霏
马孝义
杨建国
机构
西北农林科技大学
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2015年第2期86-88,92,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51309193)
陕西省水利厅科技项目(2011-05
+1 种基金
SLKJ-2013-14)
中央高校基本科研业务费专项资金(22050205)
文摘
针对供水管网余氯浓度随时间序列的变化特性,采用小波神经网络模型对其变化规律进行预测分析。模型借助粒子群优化算法全局快速寻优对小波神经网络特性参数进行优化,克服预测模型网络参数选取可能存在的盲目性,增强了预测模型的全局搜索能力。研究结果表明:采用粒子群优化的小波神经网络模型,在较小数据要求的工况下能进行连续多步预测,相比常规时间序列预测在相应时间尺度内具有较高的预测精度,收敛性和稳定性也得到较明显增强。
关键词
小波神经网络
粒子群优化
余氯预测
供水管网
Keywords
wavelet neural network
particle swarm optimization
chlorine forecast
water supply network
分类号
X824 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
供水管网余氯预测模型样本量的选择
2
作者
刘慧娜
田一梅
王杨
尤作亮
机构
天津大学环境科学与工程学院
深圳市水务(集团)有限公司
出处
《给水排水》
CSCD
北大核心
2008年第11期144-147,共4页
基金
国家“十五”科技攻关项目(2002AA601120)
天津市科技创新专项资金项目(06FZZDSH00900)
文摘
为了在大样本余氯监测数据中合理确定余氯预测样本容量,通过比较分析不同取样频率中余氯监测平均值的变化趋势,确定了样本密度,并根据样本数据的变化规律和相关性,初步选择了样本量范围,进一步通过线性回归和支持向量机两种预测方法,分析了不同样本量对预测结果的影响,并以预测误差的平均幅值和均方差进行验证。结果表明,建立管网余氯预测模型时,用72小时的样本容量即可得到较好的、稳定的预测效果。
关键词
供水管网
余氯预测
样本容量
分类号
TU991.36 [建筑科学—市政工程]
O211.67 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于串级LSTM深度学习模型的二次供水余氯预测方法
3
作者
肖磊
李中伟
刘书明
陈春芳
吴雪
伍丽燕
机构
清华大学环境学院
出处
《净水技术》
CAS
2024年第8期160-166,共7页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07201002)。
文摘
伴随着城市高层住宅的增多,住宅区内二次供水泵房数量迅速增加。由于二次供水水箱位于城市供水系统末端,水质安全引起社会广泛关注。为提升水箱水质,一些泵房引入自动补氯装置,然而传统自动控制方法在应对二次供水系统中长时间延迟和非线性特性的补氯系统时存在局限性,仅能在线监测水箱余氯水平,过多的余氯可能对人体健康有害,因此,确保自动补氯系统安全运行成为亟待解决的问题。研究提出基于串级LSTM深度学习的神经网络模型,用于分析水箱余氯数据、准确预测水箱出水余氯浓度,并制定相应监测和控制策略。试验验证和实际应用结果表明,该深度学习模型能有效智能预测水箱余氯,为自动补氯系统提供重要的智能控制手段,具有实用意义。
关键词
二次供水
水箱补氯
LSTM
深度学习
余氯预测
时间序列
串级网络模型
Keywords
secondary water supply
water tank chlorination
LSTM deep learning
residual chlorine prediction
time series
cascade network model
分类号
TU991 [建筑科学—市政工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PSO-WNN模型的管网余氯预测研究
何自立
王云霏
马孝义
杨建国
《中国农村水利水电》
北大核心
2015
2
下载PDF
职称材料
2
供水管网余氯预测模型样本量的选择
刘慧娜
田一梅
王杨
尤作亮
《给水排水》
CSCD
北大核心
2008
0
下载PDF
职称材料
3
基于串级LSTM深度学习模型的二次供水余氯预测方法
肖磊
李中伟
刘书明
陈春芳
吴雪
伍丽燕
《净水技术》
CAS
2024
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职称材料
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