基于神经网络的灌区闸门优化配水方法试验研究

发布时间：2020-05-26 07:08

【摘要】：随着水资源的日益紧缺，我国灌区节水灌溉日益备受关注。然而，国家对灌区节水改造主要从工程角度解决渠系渗漏问题，而灌区特别是东北灌区粗放式的管理模式、人为凭经验的供水方式，造成灌区水量严重浪费。因此，研究灌区优化配水、实现节水灌溉，对于节约水资源具有重要意义。 本文将灌区配水调度过程中取水闸门间的优化配水问题作为研究内容，，针对渠系取水闸门运行过程中相互影响的复杂关系，探索研究基于神经网络理论的优化配水模式。通过对神经网络各种技术方法的比较研究，借鉴目前神经网络技术在水利工程领域的应用经验，将BP神经网络方法与支持向量机方法应用于闸门优化配水模型研究中。按照灌区需水要求，将同级取水闸门的开度、流量、水位作为主要控制参数，将实际供水量逼近灌区需水量作为目标，根据试验室条件下的大量试验数据，训练得到不同方法下的闸门优化配水模型，并进行了试验验证。 试验研究结果表明：（1）利用BP神经网络方法与支持向量机方法建立的闸门优化配水模型，其实际供水和需水误差较小，可以实现节水的目的，方法的应用对灌区节水具有积极意义；（2）两种神经网络方法建立的优化配水模型均具一定的可靠性，其中利用支持向量机方法建立的优化配水模型得到的实际供水量与所需水量平均误差为4.46%，较BP神经网络优化模型精度更高、稳定性更好，具有一定的应用研究价值，值得在今后的灌区闸门优化配水研究中深入探讨。
【学位授予单位】：长春工程学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S274

【共引文献】

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本文编号：2681470