[发明专利]一种基于BP神经网络的排水系统实时率定与动态预测方法有效
| 申请号： | 202110371034.1 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113221439B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 周永潮;沈大利;张仪萍;张土乔 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G06F111/06;G06F113/14 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的排水系统实时率定与动态预测方法，包括以下步骤：收集排水系统的历史液位和降雨数据，或是利用计算机水力模型计算不同降雨下的液位数据，构建排水系统的降雨‑液位数据集；将降雨‑液位数据集中提取目标雨水井未来时间的液位和影响未来液位的因素构建运算数据集，依此建立预测排水系统液位的映射模型；将目标雨水井的影响未来液位的因素作为映射模型的输入，即可输出目标雨水井的预测液位。若根据映射模型预测的液位和后续实测液位出现较大偏差，则每出现一次较大偏差都要更新运算数据集，并依此建立更新的预测排水系统液位的映射模型。该方法有助于雨水排水系统在极端灾害降雨下的实时应急调控。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 排水系统 实时 动态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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