| 【中文题名】 | 基于神经网络的城市供水智能管理系统 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2001-9-21 |
| 【中关键词】 | 神经网络,供水管网,预测,调度,Active,X |
| 【英关键词】 | Neural Network, later Supply Network, Prediction,,, Dispatching, Active X, Combining Program, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>在其他方面的应用> |
| 【论文摘要】 |
本文从我国供水管网的实际状况出发，系统地讨论了适合我国国情
的神经网络技术在供水管网预测和调度中的应用研究，主要进行了如
下几个方面的工作：
以城市供水系统为对象，利用神经网络开发了适用于供水负荷预测
的DM-RBF算法。对比本文提出的DM-RBF神经网络和其它神经网络的
性能后，发现该算法具有优良的性能。
将模拟退火算法、遗传算法及在此基础上提出的遗传退火算法和带
有遗传程序设计的模拟退火算法应用于供水系统优化调度中。仿真结
果表明，这四种神经优化算法的优化调度结果均优于传统的优化调度
方法，而且后两种新型算法又优于前两种典型算法，不但得到了全局
最优解，而且管网运行费用也得到了大大降低，有利于供水系统的更
经济运行。
利用Active X技术实现了其它软件和Matlab之间的混合编程，可
以在充分发挥Matlab强大的计算功能基础上，开发出各种具有良好人
机界面的软件打下基础。
在开发的神经网络算法的原础上，利用VB、Matlab和Access等混
合编程，开发了... |
| 【论文题纲】 |
|
第一章 绪论 |
7-15 |
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1．1 城市供水系统智能管理的意义和现状 |
7-8 |
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1．2 人工神经网络 |
8-13 |
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1．2．1 神经网络的发展 |
9-11 |
|
1．2．2 神经网络技术在预测和优化调度中的应用 |
11-13 |
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1．3 供水智能管理软件 |
13-14 |
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1．4 本文的研究内容 |
14-15 |
|
第二章 用于预测的神经网络 |
15-33 |
|
2．1 RBF网络的理论基础 |
16-17 |
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2．2 RBF神经元网络的算法 |
17-20 |
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2．2．1 Mooky和Darken的算法 |
17 |
|
2．2．2 局部训练算法 |
17-18 |
|
2．2．3 正交优选算法 |
18 |
|
2．2．4 聚类和Givens变换联合迭代算法 |
18-19 |
|
2．2．5 RBF算法存在的问题及处理方法 |
19-20 |
|
2．3 DM-RBF神经网络的学习算法 |
20-23 |
|
2．3．1 改进的竞争学习算法与递阶聚类 |
20-21 |
|
2．3．2 最小化RBF神经网络 |
21-22 |
|
2．3．3 分布式最小化RBF神经网络 |
22-23 |
|
2．4 各种算法性能对比 |
23-32 |
|
2．5 本章小结 |
32-33 |
|
第三章 优化调度算法研究 |
33-52 |
|
3．1 概述 |
33-34 |
|
3．2 供水系统优化调度的数学模型 |
34-39 |
|
3．2．1 供水管网系统的状态变量 |
34-35 |
|
3．2．2 供水管网系统的静态仿真 |
35-37 |
|
3．2．3 供水系统优化调度问题的数学模型 |
37-39 |
|
3．3 供水系统优化调度问题中的遗传算法探讨 |
39-40 |
|
3．4 供水系统优化调度问题的遗传退火进化算法研究 |
40-43 |
|
3．5 供水系统优化调度问题的带有遗传程序设计的模拟退火算法研究 |
43-45 |
|
3．6 仿真研究 |
45-51 |
|
3．6．1 数据来源 |
45-46 |
|
3．6．2 仿真所需参数 |
46-51 |
|
3．7 小结 |
51-52 |
|
第四章 Matlab和其它软件的联合编程 |
52-60 |
|
4．1 Matlab与Active X集成 |
52-55 |
|
4．1．1 Active X概述 |
52-55 |
|
4．2 Matlab指令调用的方法及程序实例 |
55-59 |
|
4．3 结语 |
59-60 |
|
第五章 利用VB和Matlab开发供水智能管理软件 |
60-78 |
|
5．1 系统简介 |
60-63 |
|
5．2 地理信息系统（GIS） |
63-65 |
|
5．3 信息管理模块 |
65-69 |
|
5．3．1 供水负荷管理 |
65-67 |
|
5．3．2 节点水压管理 |
67-69 |
|
5．3．3 管网信息管理 |
69 |
|
5．4 供水负荷预测 |
69-72 |
|
5．5 调度 |
72-74 |
|
5．6 数据输出 |
74 |
|
5．7 在线帮助 |
74 |
|
5．8 本章小结 |
74-78 |
|
参考文献 |
78-82 |
|
致 谢 |
82-83 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.386401 |
