短期需水量预测是城市给水管网安全稳定运行的前提和保证.针对日需水量预测提出一种基于尖峰机制的自组织模糊神经网络(SSOFNN)模型.针对影响变量复杂多变的特点,采用主成分分析对原始数据进行降维处理,获取线性无关的主成分变量作为预测模型输入数据.SSOFNN模型根据尖峰强度和误差指标在训练过程中对隐含层神经元进行增长修剪,结合改进Leveberg-Marquardt算法简化参数更新过程中的计算过程,大大减少了计算量,能够获得紧凑的网络结构,且跟踪精度高,运行时间短,预测效果好.
2021-12-22 22:16:26
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需要实现自来水管网显示流向，网上查了好多例子，尤其是数据量大的时候显示效果都不太好，尤其是那种需要计算流向箭头方向的那种，效率太低了，之后又尝试了单值专题图的方式，对于我这种管线大数据来说更是不爽（近百万的要素），仔细研究arcmap的【流向】【显示箭头】的效果后，终于能够像arcmap一样显示了，而且当编辑发生后，流向也会随动。
2021-11-05 09:43:43
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针对给水管网设计过程中常出现的管径设计不合理、数据录入量大且容易出错等问题,提出利用EPANET进行管网水力计算,然后采用MATLAB对水力计算结果进行绘图分析,在此基础上对管段进行调整与逐步优化;结合使用Excel对设计数据进行处理,生成.scr脚本在Auto CAD中运行以输入设计数据,快速实现相关设计数据的图纸录入。该方法使用简便、易于理解,能够有效提高给水管网规划设计的质量与设计效率。
2021-06-24 09:04:39
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