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基于PSO-LSSVM时序预测模型的管网漏失信号识别
被引量：
3
1
作者
王彤
金赵归
+5 位作者
杨瑞虎
杨军
尚渝钧
王伟
鞠彩
韩大鹏
《水电能源科学》
北大核心
2022年第2期132-135,181,共5页
为解决城市供水管网的漏失问题,基于在供水管网各测压点收集的压力数据,构建粒子群(PSO)算法优化LSSVM的时序预测模型来预测压力监测点下一时刻压力值,并提出了城市供水管网漏失识别模型,通过监测点压力值与预测值的残差值是否在阈值范...
为解决城市供水管网的漏失问题,基于在供水管网各测压点收集的压力数据,构建粒子群(PSO)算法优化LSSVM的时序预测模型来预测压力监测点下一时刻压力值,并提出了城市供水管网漏失识别模型,通过监测点压力值与预测值的残差值是否在阈值范围内来判断管网是否处于正常工况。测试分析结果表明,改进的时序预测模型预测精度较高,可确定各压力监测点阈值,识别管网是否发生漏失事故,为相似工程提供借鉴。
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关键词
供水
管网
PSO算法
LSSVM算法
时序预测模型
管网漏失信号识别
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职称材料
题名
基于PSO-LSSVM时序预测模型的管网漏失信号识别
被引量：
3
1
作者
王彤
金赵归
杨瑞虎
杨军
尚渝钧
王伟
鞠彩
韩大鹏
机构
长安大学建筑工程学院
长安大学住房和城乡建设部给排水重点实验室
上海市政工程设计研究总院(集团)第六设计院有限公司
出处
《水电能源科学》
北大核心
2022年第2期132-135,181,共5页
基金
水资源高效开发利用重点专项(2018YFC0406200)。
文摘
为解决城市供水管网的漏失问题,基于在供水管网各测压点收集的压力数据,构建粒子群(PSO)算法优化LSSVM的时序预测模型来预测压力监测点下一时刻压力值,并提出了城市供水管网漏失识别模型,通过监测点压力值与预测值的残差值是否在阈值范围内来判断管网是否处于正常工况。测试分析结果表明,改进的时序预测模型预测精度较高,可确定各压力监测点阈值,识别管网是否发生漏失事故,为相似工程提供借鉴。
关键词
供水
管网
PSO算法
LSSVM算法
时序预测模型
管网漏失信号识别
Keywords
water supply network
PSO algorithm
LSSVM algorithm
time series prediction model
pipe network leakage signal recognition
分类号
TU991 [建筑科学—市政工程]
TV672.2 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于PSO-LSSVM时序预测模型的管网漏失信号识别
王彤
金赵归
杨瑞虎
杨军
尚渝钧
王伟
鞠彩
韩大鹏
《水电能源科学》
北大核心
2022
3
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