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1、第4卷第3期供水技术Vo.l4No.32010年6月WATERTECHNOLOGYJun.2010基于遗传优化神经网络的市政管网水质模型研究任彬,周荣敏(郑州大学水利与环境学院,河南郑州450002)摘要:将遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部学习能力有机结合,得到一种快速高效的建立供水管网余氯的水质模型的新方法。验证结果表明,遗传算法优化后的神经网络模型所需要考虑的参数较少,应用方便,预测精度和效率较高,在城市给水系统水质模拟预测研究中有一定的参考应用价值。关键词:给水管网;遗传算法;神经网络;水质模
2、型;遗传算子;Matlab工具箱中图分类号:TU991.33文献标志码:B文章编号:1673-9353(2010)03-0031-04do:i10.3969/.jissn.1673-9353.2010.03.009WaterqualitymodelofmunicipalnetworkbasedongeneticoptimizationneuralnetworkRenBin,ZhouRongmin(SchoolofWaterConservancy&Environment,ZhengzhouUniversity,
3、Zhengzhou450002,China)Abstract:ConsideringwithglobalsearchingabilityofgeneticalgorithmandpartiallearningabilityofBPneuralnetwork,anewmethodwasappliedforrapidandefficientestablishmentawaterqualitymodelofresidualchlorineinwatersupplynetwork.Theverificationsho
4、wedthatneuralnetworkhadthefeaturesoflessconsiderableparameters,convenientforapplication,highaccuracyandeffectiveforpredictionbyageneticalgorithmoptimization,andithadcertainreferencevalueonthewaterqualitysimulationandpredictionforurbanwatersupplysystem.Keywo
5、rds:watersupplynetwork;geneticalgorithm;neuralnetwork;waterqualitymode;lgeneticoperator;Matlabtoolbox1背景介绍及数据样本整理区域,采用管网水的余氯作为控制指标和监测因子,余氯是供水企业控制管网水质的一项重要指标,分别使用神经网络和经遗传算法优化过的神经网络5生活饮用水卫生标准6规定,出厂水中余氯应 .3模型进行建模,并对比其效果。共收集了32组余氯[1]mg/L,管网末梢水中应 .05mg/L。管网中的余
6、氯值数据样本,经过奇异值检验和归一化处理后形成应该在一个适宜的范围之内,过高会影响人的感官和一个32@5的数据矩阵。健康,过低则失去持续杀菌能力无法保证水质。建立2基于BP神经网络的给水管网水质模型供水管网余氯的水质模型,可以通过预测管网某一位人工神经网络(ANN)是一种非线性信息处理置的余氯的变化规律,从而指导供水企业将余氯控制系统,具有良好的自学习、自组织和容错能力。采用在标准范围内,提高水质保障能力。人工神经网络方法建立管网水质模型与其他建模方笔者选择郑州市某水厂及其部分管网作为研究法最大的区别是不用涉
7、及较深的余氯衰减动力学机#31#第4卷第3期供水技术2010年6月理,而只要求一个有效、强大、有代表性的余氯变化络结构,即所建神经网络结构为4@6@1。[12-13]数据资料,通过对数据样本的学习训练获取蕴含在¼传递函数的选择[2-3]数据中的变化规律。Matlab工具箱提供了3种传递函数:线性函数、[4-5]211BP神经网络设计的步骤Log-sigmoid和tan-sigmoid。对非线性问题,输入层¹输入层和输出层的神经元节点数的确和隐层多采用非线性传递函数,输出层采用线性函[6]定数,以保持输出的范围
8、。就非线性传递函数而言,若首先确定输入、输出样本的个数。对于得到的样本输出均大于零时,多采用Log-sigmoid函数,否数据矩阵,决定采用其中4个点的数据来建立模型,则采用Tan-sigmoid函数。预测另1个点的数据。也就是说,输入样本维数是因此,该次建模决定在输入层和隐含层间采用4,输出样本维数是1。另外,又从32组数据中抽取Tan-sigmoid函数(tansig),在隐含层和输出层之间5组
