發(fā)布時間：2017-09-11 22:00

  本文關(guān)鍵詞：基于改進PSO-DE混合算法的給水管網(wǎng)優(yōu)化模型研究

  更多相關(guān)文章： 城市給水管網(wǎng) 多目標優(yōu)化設(shè)計 供水可靠度 粒子群算法 差分進化算法

【摘要】：隨著城鎮(zhèn)人口的增多和居民生活水平的提高,供水系統(tǒng)在城市中的作用越來越大。而給水管網(wǎng)系統(tǒng)是城市供水系統(tǒng)的重要組成部分,其投資一般占到整個供水系統(tǒng)總投資的50%~80%。管網(wǎng)的設(shè)計是否合理不僅關(guān)乎到供水是否安全可靠,還關(guān)系到工程建設(shè)和運行費用是否經(jīng)濟。論文建立了管網(wǎng)總費用年折算值最小、管網(wǎng)水力可靠度和水質(zhì)可靠度最大的多目標優(yōu)化模型,分析了管網(wǎng)優(yōu)化模型和智能優(yōu)化算法,采用改進粒子群-差分進化(PSO-DE)混合算法對管網(wǎng)進行優(yōu)化設(shè)計,并通過實例分析,驗證了改進算法的合理性和有效性。主要結(jié)論如下:(1)對常用的幾種水量預(yù)測模型進行了分析和討論,針對灰色預(yù)測GM(1,1)模型自身的缺點提出了改進,通過實際資料對常用預(yù)測模型和改進灰色預(yù)測GM(1,1)模型進行了預(yù)測效果對比分析,結(jié)果表明:改進灰色預(yù)測GM(1,1)模型能較好的克服GM(1,1)模型灰度大的缺點,模型預(yù)測精度更高(MAPE=0.159%),可用于實際城市供水系統(tǒng)中長期負荷的預(yù)測。(2)對城市單水源環(huán)狀供水管網(wǎng)進行了水力分析,引入了水質(zhì)熵的概念,建立了水質(zhì)可靠度目標函數(shù),并與經(jīng)濟費用目標函數(shù)和水力可靠度目標函數(shù)三者聯(lián)立構(gòu)建了供水管網(wǎng)多目標優(yōu)化模型。(3)針對粒子群算法(PSO)和差分進化算法(DE)的特點,對二者進行了改進,提出了一種改進的粒子群-差分進化混合優(yōu)化算法。在環(huán)狀管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計過程中選擇用擬牛頓法進行水力平衡計算,減少了計算工作量。(4)以具有代表性的供水管網(wǎng)工程實例進行優(yōu)化設(shè)計,在MATLAB平臺上,采用了基于整數(shù)編碼的改進PSO-DE混合算法對所建模型進行求解,并將優(yōu)化結(jié)果與傳統(tǒng)方法得到的結(jié)果進行比較。結(jié)果表明:相對于傳統(tǒng)方法,優(yōu)化模型得到的設(shè)計方案總投資節(jié)省約6.0%,管網(wǎng)系統(tǒng)可靠度提高了10.34%,單位可靠度所需費用降低了14.81%。
【關(guān)鍵詞】：城市給水管網(wǎng) 多目標優(yōu)化設(shè)計 供水可靠度 粒子群算法 差分進化算法
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TU991.33;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 研究背景及研究意義10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 城市給水管網(wǎng)優(yōu)化方法研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 傳統(tǒng)的確定性數(shù)學優(yōu)化方法11-13
• 1.2.2 現(xiàn)代隨機性優(yōu)化方法13-16
• 1.3 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點16-18
• 1.3.1 研究內(nèi)容16
• 1.3.2 創(chuàng)新點16-17
• 1.3.3 技術(shù)路線17-18
• 2 城市需水量預(yù)測模型18-34
• 2.1 生活需水量的預(yù)測19-29
• 2.1.1 用水定額法19-20
• 2.1.2 時間序列預(yù)測法20-21
• 2.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測方法21-22
• 2.1.4 灰色模型預(yù)測方法22-24
• 2.1.5 改進的灰色預(yù)測GM(1,1)模型24-26
• 2.1.6 生活需水量預(yù)測結(jié)果及比較26-29
• 2.2 工業(yè)需水量預(yù)測29-30
• 2.2.1 增長率預(yù)測法29
• 2.2.2 萬元產(chǎn)值指標法29-30
• 2.2.3 重復(fù)利用率提高法30
• 2.2.4 工業(yè)需水量預(yù)測30
• 2.3 其他需水量預(yù)測30-31
• 2.4 城市供水管網(wǎng)的總需水量31
• 2.5 本章小結(jié)31-34
• 3 給水管網(wǎng)多目標優(yōu)化模型34-58
• 3.1 給水管網(wǎng)水力學基礎(chǔ)方程34-38
• 3.1.1 節(jié)點連續(xù)性方程34-35
• 3.1.2 能量方程和水頭損失35-38
• 3.2 給水管網(wǎng)水力學計算38-44
• 3.2.1 節(jié)點流量的計算38-39
• 3.2.2 初始流量的分配39-40
• 3.2.3 水力計算求解方法40-44
• 3.3 水力可靠度計算模型44-46
• 3.3.1 節(jié)點可利用水量44-46
• 3.3.2 節(jié)點可靠度46
• 3.3.3 管網(wǎng)水力可靠度46
• 3.4 水質(zhì)可靠度計算模型46-52
• 3.4.1 節(jié)點余氯計算47-48
• 3.4.2 管網(wǎng)水質(zhì)熵模型48-49
• 3.4.3 管網(wǎng)水質(zhì)可靠度49-52
• 3.5 經(jīng)濟費用目標函數(shù)52-53
• 3.5.1 管網(wǎng)建設(shè)費用52
• 3.5.2 輸水泵站動力費52-53
• 3.6 優(yōu)化模型目標函數(shù)及約束條件53-57
• 3.6.1 優(yōu)化模型的約束條件53-54
• 3.6.2 目標函數(shù)的多目標優(yōu)化求解54-56
• 3.6.3 優(yōu)化模型的目標函數(shù)56-57
• 3.7 本章小結(jié)57-58
• 4 基于改進PSO DE混合算法的模型計算58-74
• 4.1 粒子群算法（PSO）58-62
• 4.1.1 原始粒子群優(yōu)化算法58-60
• 4.1.2 標準粒子群優(yōu)化算法60-62
• 4.1.3 粒子群算法的改進62
• 4.2 差分進化算法（DE）62-65
• 4.2.1 差分進化算法原理和流程62-64
• 4.2.2 差分進化參數(shù)自適應(yīng)策略64-65
• 4.3 混合粒子群-差分進化算法及改進65-67
• 4.3.1 NFL定理65
• 4.3.2 PSO-DE算法思路65-67
• 4.3.3 信息交互學習機制67
• 4.4 基于改進PSO-DE混合算法的給水管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計67-72
• 4.4.1 優(yōu)化設(shè)計步驟68-69
• 4.4.2 數(shù)值編碼方式69-70
• 4.4.3 管網(wǎng)信息的矩陣表達70-71
• 4.4.4 算法參數(shù)71-72
• 4.4.5 算法的MATLAB實現(xiàn)72
• 4.5 本章小結(jié)72-74
• 5 工程實例74-94
• 5.1 工程概況74-76
• 5.1.1 城市概況74
• 5.1.2 自然情況74-75
• 5.1.3 水量水質(zhì)情況75-76
• 5.2 管網(wǎng)信息及相關(guān)參數(shù)確定76-83
• 5.2.1 管網(wǎng)設(shè)計規(guī)模76-78
• 5.2.2 管網(wǎng)布置78-80
• 5.2.3 優(yōu)化模型相關(guān)參數(shù)80-83
• 5.3 基于改進PSO-DE混合算法的多目標管網(wǎng)優(yōu)化模型83-85
• 5.3.1 多目標管網(wǎng)優(yōu)化模型83-84
• 5.3.2 節(jié)點和管段信息84-85
• 5.4 計算結(jié)果與比較85-92
• 5.4.1 管道流量比較85-86
• 5.4.2 節(jié)點水壓比較86-87
• 5.4.3 消防和事故校核87-89
• 5.4.4 泵站選型和運行費用89-90
• 5.4.5 費用比較及費用分析90-92
• 5.4.6 管網(wǎng)可靠性比較92
• 5.5 本章小結(jié)92-94
• 6 結(jié)論和建議94-96
• 6.1 結(jié)論94
• 6.2 建議94-96
• 致謝96-98
• 參考文獻98-106
• 附錄106-110
• A. 灰色評價預(yù)測MATLAB主程序S106-109
• B. 提取管段端點坐標的Auto Lisp程序109-110

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