隨著經(jīng)濟(jì)的迅速增長和人民生活水平的逐步提高,國內(nèi)生活用水需求呈現(xiàn)出日益增長的局面,水資源供需矛盾日益突出,合理利用水資源至關(guān)重要。對于供水管網(wǎng)系統(tǒng)而言,準(zhǔn)確可靠的水資源需求預(yù)測方法是城市供水調(diào)度的重要基礎(chǔ),合理有效的水資源調(diào)度方法是實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)發(fā)展的必要環(huán)節(jié),對水資源進(jìn)行精確的預(yù)測及優(yōu)化調(diào)度有利于對供水、用水和節(jié)水進(jìn)行合理規(guī)劃,進(jìn)而促進(jìn)供水管網(wǎng)系統(tǒng)的高效運(yùn)行。本文結(jié)合校園歷史用水?dāng)?shù)據(jù),采用貝葉斯BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)間預(yù)測方法對校園需水量進(jìn)行預(yù)測。該方法在改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部極小化和收斂速度慢的問題的同時(shí),能夠有效預(yù)測出校園日用水量的波動范圍,預(yù)測的準(zhǔn)確率達(dá)到了96.7%,從而為水資源調(diào)配提供有效參考。本文先介紹了需水區(qū)間預(yù)測的具體方法,然后用貝葉斯法則對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,之后對區(qū)間預(yù)測進(jìn)行仿真,并與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法進(jìn)行對比。仿真結(jié)果表明,多數(shù)預(yù)測值基本和實(shí)際用水?dāng)?shù)值吻合,相對誤差絕對值的平均值為1.6%,最大時(shí)刻預(yù)測誤差為4.2%,從而驗(yàn)證所提出預(yù)測方法的有效性和精確度。此外,本文結(jié)合校園用水?dāng)?shù)據(jù),以供水量、需水量和用水費(fèi)用為約束條件,以人口目標(biāo)和水環(huán)境目標(biāo)為綜合目標(biāo)... 

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 水資源預(yù)測國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.3.2 水資源調(diào)度國內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.4 本文的創(chuàng)新方法
        1.4.1 水資源預(yù)測方法
        1.4.2 水資源調(diào)度方法
    1.5 研究內(nèi)容
    1.6 本章小結(jié)
第2章 校園供水管網(wǎng)系統(tǒng)
    2.1 校園供水管網(wǎng)架構(gòu)
    2.2 技術(shù)路線
    2.3 本章小結(jié)
第3章 校園區(qū)間需水預(yù)測模型
    3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.2 用水樣本數(shù)據(jù)的聚類分析
    3.3 需水預(yù)測區(qū)間選取
    3.4 相似狀態(tài)選取
    3.5 貝葉斯優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值
        3.5.1 貝葉斯優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        3.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值概率分布
        3.5.3 權(quán)值最優(yōu)解
        3.5.4 閾值最優(yōu)解
        3.5.5 權(quán)值和閾值的調(diào)整
        3.5.6 學(xué)習(xí)速率的調(diào)整
        3.5.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定
    3.6 校園需水區(qū)間預(yù)測結(jié)果
        3.6.1 區(qū)間預(yù)測結(jié)果展示
        3.6.2 需水預(yù)測區(qū)間置信水平
        3.6.3 區(qū)間上限與區(qū)間下限
        3.6.4 區(qū)間中值結(jié)果
        3.6.5 區(qū)間中值誤差校正結(jié)果
    3.7 貝葉斯BP預(yù)測法與傳統(tǒng)BP預(yù)測法的比較
    3.8 本章小結(jié)
第4章 校園水資源優(yōu)化調(diào)度模型
    4.1 調(diào)度模型參數(shù)預(yù)處理
        4.1.1 人口目標(biāo)
        4.1.2 水環(huán)境目標(biāo)
        4.1.3 供水量約束條件
        4.1.4 需水量約束條件
        4.1.5 用水費(fèi)用約束條件
    4.2 針對校園水泵采用出口節(jié)流方法
    4.3 引入節(jié)流裝置
    4.4 遺傳算法優(yōu)化水資源調(diào)度模型
        4.4.1 編碼函數(shù)
        4.4.2 確定適應(yīng)度函數(shù)
        4.4.3 遺傳算法參數(shù)選取
        4.4.4 遺傳算法計(jì)算步驟
    4.5 校園水資源優(yōu)化調(diào)度實(shí)例分析
        4.5.1 不同遺傳迭代次數(shù)下校園日用水量調(diào)度結(jié)果
        4.5.2 未引入節(jié)流裝置和引入節(jié)流裝置后校園日用水量調(diào)度結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡介
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于水資源合理配置的地下水開發(fā)利用研究[J]. 王詠鈴,夏軍,劉兵.  人民黃河. 2017(09)
[3]基于PCA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的城市用水量預(yù)測[J]. 高學(xué)平,陳玲玲,劉殷竹,孫博聞.  水利水電技術(shù). 2017(07)
[4]基于灰色-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的水位預(yù)測案例[J]. 馬輝,孫潁桃,肖艷,張鵬程.  人民黃河. 2016(12)
[5]水文設(shè)計(jì)值置信區(qū)間估計(jì)研究[J]. 梁駿,宋松柏.  西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(10)
[6]基于樸素貝葉斯算法的流域降水預(yù)測方法[J]. 黃煒,李雪真,趙嘉,趙麗華,李臣民.  水利水電科技進(jìn)展. 2016(04)
[7]需水預(yù)測方法比較研究[J]. 曹中華,于翚.  海河水利. 2016(03)
[8]不確定條件下的山西省水資源調(diào)度規(guī)劃研究[J]. 劉忠華,于華,楊方廷,隋杰,邵磊.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2016(03)
[9]我國重大調(diào)水工程水資源調(diào)度管理現(xiàn)狀研究[J]. 孫金華,陳靜,朱乾德.  人民長江. 2016(05)
[10]邊界層網(wǎng)格尺度對泵站流場計(jì)算結(jié)果影響研究[J]. 資丹,王福軍,陶然,侯亞康.  水利學(xué)報(bào). 2016(02)

博士論文
[1]基于遺傳算法的柔性資源調(diào)度優(yōu)化方法研究[D]. 趙詩奎.浙江大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于CGA的水資源優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 何智娥.蘭州理工大學(xué) 2015
[2]基于MATLAB的幾類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李世琛.中國海洋大學(xué) 2013
[3]基于多目標(biāo)遺傳算法的灌區(qū)水資源優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 趙恩龍.長江科學(xué)院 2013
[4]基于遺傳算法的水庫綜合利用優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 潘婷.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011



本文編號：3727128