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基于人工神经网络的泵站技术经济指标体系评价模型研究

倪德斌  
【摘要】: 长期以来泵站工程作为水利工程的重要组成部分在我国国民经济各部门发展中发挥着重要作用。在我国,泵站一方面广泛应用于灌溉和排水工程,为农业生产和减灾防灾服务;另一方面也大量地用于城市和乡镇的供排水工程及工业供水工程。 泵站技术经济指标作为衡量泵站运行的重要指标在评价泵站过程中起到重要作用。随着计算机技术的快速发展,模糊数学、随机模型、灰色系统和人工神经网络等理论方法与计算机技术相结合已被广泛地应用于综合评价之中。本文基于人工神经网络理论,将BP神经网络模型运用于泵站技术经济指标综合评价,建立评价模型。 本文采用Visual Basic语言调用Matlab神经网络工具箱,采用BP神经网络算法,结合水利部灌排中心《大中型泵站综合评价体系》以及相关理论确定评价标准,采用水利部灌排中心《泵站调查统计表》作为样本数据,建立泵站技术经济指标体系综合评价模型。以山西大禹渡提水工程作为工程实例计算,测试BP神经网络训练函数,对比采用神经网络评价模型与模糊综合评判模型在泵站技术经济指标综合评价中结果,说明人工神经网络模型在解决这类问题具有的优势。 本论文将人工神经网络理论运用于泵站技术经济指标体系综合评价中,丰富了泵站评价的手段,具有明显的理论价值与现实意义。


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