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基于Elman神经网络的供水管网浊度预测研究
文献摘要：
浊度作为反映供水管网水质变化的重要指标,建立水质模型对浊度进行预测有利于指导水质控制措施的实施.为了适应浊度监测数据的动态性,选用Elman神经网络构建浊度预测模型.对数据进行缺失值处理、异常值识别与处理、标准化和重采样后,构建浊度单指标、浊度-余氯多指标和浊度-压力多指标Elman神经网络对供水管网浊度进行预测和评价.结果标明:3种模型均能满足浊度预测要求;其中,浊度-压力模型的预测性能最优,浊度模型次之,浊度-余氯模型第三.当供水管网系统中仅有浊度监测数据时,浊度单指标模型也可以满足初步预测的需求.
文献关键词：
供水管网;水质预测;浊度;Elman神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王亦琳;陶涛;赵平伟;姚灵
作者机构：
同济大学 环境科学与工程学院,上海 200092;上海城投水务(集团)有限公司,上海 200002;宁波水表(集团)股份有限公司,浙江 宁波 315032
文献出处：
引用格式：
[1]王亦琳;陶涛;赵平伟;姚灵-.基于Elman神经网络的供水管网浊度预测研究)[J].中国市政工程,2022(01):64-68
A类：
B类：
Elman,浊度,预测研究,管网水,水质变化,水质模型,质控,网络构建,缺失值处理,异常值识别,重采样,余氯,多指标,标明,压力模型,预测性能,供水管网系统,单指标模型,水质预测
AB值：
0.264474
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