基于小波神经网络对城市供水管网漏损的研究  

Prediction of the Leakage of Urban Water Supply Networks by Wavelet Neural Network

作　　者：汪健[1] 王煜[1] 秦正飞 

机构地区：[1]昆明理工大学冶金与能源科学学院,昆明650092

出　　处：《计算机与数字工程》2016年第7期1357-1360,共4页Computer & Digital Engineering

基　　金：国家自然科学基金项目(编号:51179079)资助

摘　　要：管网漏损的研究是在供水领域一项重要的工程。论文以某水司提供的2011~2014年DN300主管的漏损作为研究对象,运用Matlab构建小波神经网络对其进行预测,并与BP神经网络模型进行比照,结果表明：小波神经网络比BP神经网络拥有更好的预测精确度,最小误差为0.36%,最大误差为13.47%。The study of the pipeline leakage is an important project in the field of water supply.Taking maintenance data of DN300 pipe diameter in Waterworks from 2011 to 2014as research object,wavelet neural network is used to forecaste the Water Network’s leakage.Prediction model is established to compare with the BP neural network.Wavelet neural network is more accurate than the BP neural network in predict Water Network’s leakage with the minimum error is 0.36%,and the maximum error is 13.47%.

关 键 词：小波神经网络 BP神经网络 管网漏损 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]