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基于GA-BP神经网络的城市供水管网健康状态评估

日期:2023年07月09日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:299
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202307012139473968 论文字数:32633 所属栏目:工程管理论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是一篇工程管理论文,本文以蚌埠市供水管网系统为研究对象,提出建立城市供水管网健康状态评价指标体系。

第1章绪论

1.1研究背景与意义

水是生存之本,是人类不可或缺的物质基础。观察联合国发表的《世界水资源开发报告》[1]可知,其中海洋占比地球表面为72%,全球、南北极淡水资源分别占比为2.63%和75.1%,其中淡水资源中的22.3%开采难度较大,供人类合理利用的水资源更是只有0.5%。伴随着经济全球化,水的利用与开发效率仍然较低,存在水资源浪费、污染严重等问题,造成水资源供给不足。根据数据预测全球对于水资源的需求以1.12%的增速呈现逐年递增的趋势,在将来的一段时间内这种趋势甚至会加速,很快会造成严重的水资源短缺的后果。相关部门根据已有数据指出,全球将近一半地区的经济发展受到水资源短缺的影响。作为用水大国的中国,同样面临这个严峻的问题。2020年《中国水资源公报》[2]指出,我国水资源总量丰富,约为3.16万亿立方米。但人均水量仅为2257m3,占比世界平均水资源量的25.6%,远不足世界人均8800m3的占有量,位列全球人均水资源占有量最匮乏的国家之一。其次,我国水资源在空间和时间上分布也存在着巨大差异,北方分布少南方分布多,东边分布多西边分布少的格局。其中以长江地区为例,长江以北的土地面积多于长江以南地区土地面积,但长江以北地区的水资源总量多于长江以南地区。受气候影响,全国降水呈现时间分布格局是降雨量集中在夏季,形成了冬旱夏涝的情况,给水资源的利用造成困难。从图1.1中可以看出,我国居民生活用水总量逐年提升,一方面是因为人民日益增长的生活用水需求,另一方面也是因为用水设施、管网老化渗漏造成的水资源浪费。另外,水资源目前也面临着严重的污染问题,加剧了水资源短缺对我国发展的影响。

1.2国内外研究现状

1.2.1国内研究现状

我国城市供水管道使用年限已久,老化问题严重。管道处于地下,维护难度大、管网建设维护落后于世界总体标准,这使得水资源浪费严重,造成供水成本增加,同时也会给市民生活带来很多不便,不利于社会的和谐发展。为保证社会的可持续发展,就要对城市供水管道进行阶段性的测试和评估,然后实施相应的改造措施。目前,关于供水管网信息管理略显不足,对于管网健康状况的评测尚在发展阶段。研究供水管网健康状况的方法目前分为以下几种:层次分析法、多元线性回归、模糊理论等方法建立模型。

张宏伟[4]等诸位学者利用已有的城市供水管道爆管的现象进行收集信息,通过多元线性回归建立模型,首先对上述现象作出相关描述,又对处于工作状态的供水管网参照对比给出评估,设置供水管网的破损变量调整,得到实验数据。余鹏钧[5]在供水管网的实验数据的支持下,预估了每个变量对供水管道的影响程度。从供水管道的材质和水资源的特质考虑,利用了矩阵改进层次分析和灰色关联相结合的方法评测供水管网体系。张圆根据灰色系统方法[6],通过了解管道材质、连接方式、地下深度、管道年限以及管道半径等对管网事故影响的多变因素结果,采用多级模糊综合评判法,对该市实例管网进行了分析诊断。

随着大数据和人工智能技术的发展,国内一批学者通过数据驱动的建模技术对管网漏损有了新的研究方法。

第2章相关理论及方法

2.1供水管网健康状态评估理论

供水管网的健康状态指的是在预定的时间内,在实际的环境中,管网能够正常维持运转,健康状态可以用来评估管网现有工作能力以及剩余寿命[18]。工作能力好,管道工作更加安全,剩余寿命久,工作能力差,管道工作隐患大,剩余寿命短。影响管道健康状态的因素纷繁复杂,各因素之间存在复杂的非线性关系,中国的城市供水管道基础数据不够完善,评估方法也是多种多样。

影响供水管道健康状态的因素有很多,有管网自身因素、管网外界环境因素和人为管理因素,想要构造完善的供水管网评估体系非常困难,我们将从各个方面依次分析。

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2.2供水管网健康状态评估研究方法

当前业界学者对于供水管道健康状态评估的研究方法多种多样,其中传统研究方法主要包括多元线性回归、层次分析法、模糊理论等。以上方法在实际操作中,适应范围窄,数据要求精度高。随着大数据技术的发展,人工神经网络逐渐取代以上传统的研究方式,慢慢走入研究学者的视野。

2.2.1多元线性回归法

线性相关性是不同变量之间交互联系的影响深度,是探讨因素联系的交互情况。总而言之,线性回归分析表达的是因素之间的影响规律。回归分析通过研究自变量与因变量之间的函数关系,对其进行回归拟合探讨。一个或两个变量时叫一元回归,对多个以上因素回归联系探讨相关性,叫多元回归[19]。线性回归可以对以上两种情形都作出相关性拟合。目前已有若干种回归方法作为研究工具分别为:回归方程和残差分析、参数估计等方法。

多元线性回归法优点在于:(1)操作简单易上手,直观的展现结果,拟合程度高;(2)多变量分析,交叉变量的相关影响得到的结果相比单一变量更加严谨,符合实际,评估效果更加真实[20]。所以多元线性回归相较于一元线性回归更具实际意义;(3)合理拟合回归模型,保证使用模型和应用数据一致,再利用相应的统计方法可得出相同结果。

同时多元线性回归也具有缺点:(1)具体的回归模型中,因变量和表达关系制约着变量的丰富性复杂性,导致回归模型在具体的条件下才可以拟合评估;(2)多元线性回归和一元线性回归使用原则一样,因为影响因素丰富,拟合过程难度大,需掌握相关的统计软件应用[21]。

第3章城市供水管网健康状态评估指标体系..................14

3.1城市供水管网健康状态评估指标体系构建原则.....................14

3.2城市供水管网健康状态影响因素分析.......................15

第4章基于BP神经网络的城市供水管网健康状态评估实例.................24

4.1数据预处理..............................24

4.2 BP神经网络模型训练..........................28

第5章基于遗传算法的城市供水管网健康状态评估...................31

5.1遗传算法概述...............................31

5.1.1遗传算法的基本概念............................31

5.1.2遗传算法的特点........................32

第5章基于遗传算法的城市供水管网健康状态评估

5.1遗传算法概述

工程管理论文参考

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是由美国的John holland于1975年首次提出的。该算法通过借鉴自然界物竞天择、适者生存的遗传机制演化而来[43]。通过数学原理与计算机仿真相结合,模仿自然界中生物进化方式,对生物染色体基因进行一系列选择、交叉、变异等操作,最终达到获取最优良后代,即最优解的目的。遗传算法具有很好的全局搜索能力,相对于传统的梯度下降算法容易陷入局部最优解的缺陷,遗传算法具有一定的优越性。

5.1.1遗传算法的基本概念由于遗传算法是基于生物进化论提出的,因此,遗传算法中涉及许多生物进化的概念,以下做简要说明。

(1)问题的解空间:遗传算法中最优解与次优解通常存在于同一集合里,此集合就是解空间。

(2)个体和种群:遗传算法选取多个原始个体作为解空间,个体集合形成种群,其中每个原始解即为单个个体。在进行算法迭代时,种群的个体数不发生变化,而其中的个体则会不断“进化”。

(3)染色体编码:为了进行个体选择、交叉和变异,遗传算法需要将种群中的每个个体进行编码,通常将个体的染色体编码成格雷串或二进制串。

第6章工总结与展望

6.1工作总结

针对地下供水管具有不可视性这一问题,本文以蚌埠市供水管网系统为研究对象,提出建立城市供水管网健康状态评价指标体系。

首先,简要介绍了健康状态评估原理及方法,对比不同方法的优缺点,为后续评估模型的建立与分析提供了理论依据。

其次,针对健康状态评估指标体系,结合SPSS统计软件,详细分析了城市供水管网健康状态的影响因素,得出了各输入指标与输出指标之间的映射关系。

接着,利用BP神经网络具有较强的非线性映射能力这一特点,结合Matlab仿真软件,基于BP神经网络建立了城市供水管网健康状态评估模型。选取管道的管材、管径、管龄、水压、管道埋深、季节六个因素作为网络的输入,供水管网的健康状态作为网络的输出,进行样本集的设计,模型函数、神经元数量和训练步长的选取等数据预处理,确立了400条样本集,其中包括管道非常健康、管道比较健康、管道比较不健康和管道爆管每组各100条数据,训练函数trainlm、学习函数learngdm和隐藏层传递函数logsig;10个隐藏层神经元和200个最佳训练步长。通过BP神经网络训练及验证,得到了83.5%的爆管预测正确率,均方误差收敛于0.0537。

最后,考虑到BP算法是基于梯度下降的方法,非常容易陷入局部最优,且初始权重、阈值均为随机等情况,利用遗传算法对BP神经网络权重、阈值进行筛选,将筛选后的最佳权重和阈值赋予BP神经网络,以此提高BP神经网络学习质量,防止BP神经网络陷入局部最优解。实验证明,降低均方误差至0.0379,提升预测正确率至91.3%,证明GA-BP神经网络模型对于预测该市地下供水管网健康状态的可行性与可靠性,为后续改造工程提供了指导依据。

参考文献(略)