基于BP神经网络的管网漏失定位研究—以H市为例

摘要

利用EPANET建模软件及H市某区智慧供水平台收集数据,分析研究城市供水管网泄漏事故,将泄漏发生时节点压力变化与泄漏点位置之间建立映射关系,通过水力模型与BP神经网络系统动态分析。结果表明:当漏损面积较小时,漏损定位的效果最好,预测点与漏损点的最近距离为19.71 m,最远距离为192.29 m,平均偏差达78.1 m,模型具有较高的精确性,当泄漏量扩大时,模型的定位精度有所下降,但偏差值仍能维持在300~400 m左右。