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    一種基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法技術(shù)

    技術(shù)編號:15691168 閱讀:76 留言:0更新日期:2017-06-24 04:09
    一種基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法,屬于城市供水管網(wǎng)領(lǐng)域。先對建模的原始數(shù)據(jù)進行處理,確定管徑、管長和管齡為影響因子;然后分別對五種管材建模,每種管材按照管徑、管長、平均加權(quán)管齡和年漏失次數(shù)為內(nèi)容進行分組,建立以管徑、管長、管齡為自變量,年漏失次數(shù)為因變量的漏失預(yù)測模型,采用CoD判斷模型的擬合程度;并用實際漏失數(shù)據(jù)對漏失預(yù)測模型進行驗證,采用RMSE評判模型的預(yù)測能力;最后將五種管材根據(jù)的各自建立的漏失預(yù)測模型預(yù)測出的年漏失次數(shù),加和得到最終該區(qū)域管網(wǎng)漏失次數(shù)總數(shù)。模型的建立和區(qū)域漏失數(shù)的確定能夠在日常管理中盡早發(fā)現(xiàn)具有漏失風險的管道,降低事故發(fā)生的概率,減少經(jīng)濟損失。

    A method for establishing prediction model of pipe network leakage based on EPR evolutionary polynomial regression

    A method for establishing a prediction model of pipe network leakage based on EPR evolutionary polynomial regression belongs to the field of urban water supply network. First the original data processing of modeling, determine the diameter, tube length and age factors; then the five kinds of pipe modeling, each pipe according to the diameter and length of tube, the weighted average number of years of age and the leakage of contents were grouped based on diameter and length, Guan Ling as independent variables, leakage for years the number of variables of the prediction models for leakage loss, the fitting degree of CoD judgment model; and the actual leak data to validate the leakage forecast model prediction ability by RMSE evaluation model; the five pipes based on the established prediction model to predict the leakage of the leakage and the number of years, and get the number of the total leakage area. The establishment of model and the determination of regional leakage number can find the pipeline with leakage risk as soon as possible in daily management, reduce the probability of accident and reduce the economic loss.

    【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
    一種基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法
    本專利技術(shù)涉及一種基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法,屬于城市供水管網(wǎng)領(lǐng)域。
    技術(shù)介紹
    供水管網(wǎng)是城市的“生命線”,負責為城市輸送新鮮的“血液”,是保障城市穩(wěn)定轉(zhuǎn)動的前提。供水管網(wǎng)漏失的發(fā)生,將會帶來巨大的社會影響及經(jīng)濟損失。因此,提前判斷漏失發(fā)生的高風險管道,對供水管網(wǎng)的漏失狀況進行預(yù)測,降低漏失發(fā)生的可能性,有著十分重要的意義。目前常用于供水管網(wǎng)漏失預(yù)測的模型主要有兩大類:一類是基于實驗室試驗的物理研究模型,一類是計算機模擬的數(shù)據(jù)分析模型。第一類模型的研究需要對造成管道漏失的各影響因素間的關(guān)系有著明確的認知,而實際各影響因素間關(guān)系復(fù)雜。第二類模型主要包括兩個內(nèi)容,一是基于老化機制的物理模型,此模型的構(gòu)建需要對特定的研究管道進行時間跟蹤,數(shù)據(jù)的獲取比較困難,耗費大量的時間精力;二是基于歷史漏失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型,該模型的研究可以得到漏失次數(shù)與各影響因素間明確的數(shù)學關(guān)系,是當前研究的熱點。我國城市供水管網(wǎng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量大,漏失數(shù)據(jù)記錄不完善,導(dǎo)致管道漏失的原因眾多且關(guān)系復(fù)雜非線性。已有精度較高的模型存在無明確模型公式的問題,而有明確公式表示的模型的精度有待提高,公式結(jié)構(gòu)有待簡化,公式獲取效率有待提升。同時目前尚無明確的理論方法對模型建立后的預(yù)測效果進行評價,并對誤差影響進行糾正。
    技術(shù)實現(xiàn)思路
    鑒于以上問題,本方法的目的是提供一種新的可處理大量漏失數(shù)據(jù)、挖掘非線性關(guān)系、構(gòu)建明確模型表達式、提高建模效率的基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法,并對模型建立后的預(yù)測誤差影響的糾正提供方法,以提高模型的預(yù)測精度,最后將各模型預(yù)測的漏失次數(shù)加權(quán)得到區(qū)域漏失次數(shù)。模型的建立和區(qū)域漏失次數(shù)的確定能夠在日常管理中盡早發(fā)現(xiàn)具有漏失風險的管道,降低事故發(fā)生的概率,減少經(jīng)濟損失。本方法的技術(shù)方案如下:一種基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法,其特征在于該方法包括如下步驟:第一步:預(yù)測模型建立的前期數(shù)據(jù)準備。(1)信息完善:在城市供水管網(wǎng)的地理信息系統(tǒng)(GeographicInformationSystem,GIS)的漏失系統(tǒng)中,完善漏失管道的相關(guān)信息,包括管材、管徑、管道埋設(shè)時間、管道編號、管長、漏失事件接報時間等。(2)信息編碼:根據(jù)影響因子的屬性不同,管道管材作為不連續(xù)變量,管道管材分別為:鋼管、球墨鑄鐵管、普通鑄鐵管、鍍鋅管、鋼塑復(fù)合管;(3)信息初步處理:將同一根管道的漏失事件接報時間(如2015年2月23日)減去管道埋設(shè)時間(如1988年3月21日),得到該管道發(fā)生漏失時的年齡,即管齡;第二步:影響因子的確定根據(jù)發(fā)生漏失管道的完整信息,本方法選定管長L、管齡A和管徑D為影響因子,每年漏失發(fā)生次數(shù)Z(以下簡稱:年漏失次數(shù))隨影響因子而改變;第三步:數(shù)據(jù)分組處理方法(1)選定GIS中n年完整的漏失管道信息作為原始數(shù)據(jù),其中前(n-1)年原始數(shù)據(jù)用于預(yù)測模型的建立,第n年的原始數(shù)據(jù)用于預(yù)測模型的驗證;(2)根據(jù)管材的不同,對五種管材分別建立各自的漏失預(yù)測模型,具體方法見第四步;(3)根據(jù)不同管材在供水管網(wǎng)中實際鋪設(shè)的管徑D不同,在每一種管材內(nèi)按照管徑大小再進行分組,相同管徑的為一組;(4)根據(jù)不同管材管徑分組內(nèi)每一組管徑的管道每年漏失發(fā)生次數(shù)的不同,按照公式(1)分別計算每一種管材管徑分組內(nèi)每一組管徑所有管道總的年漏失次數(shù);式中:Z為每一組管徑年漏失次數(shù),次/年;i為每一相同管徑的管道編號;Zi為管道i的前(n-1)年總漏失次數(shù),次;n-1為研究所用原始數(shù)據(jù)的年數(shù);(5)根據(jù)不同管材管徑分組內(nèi)的每一組管徑的管道在發(fā)生漏失時的管齡的不同,按照公式(2)計算該管材管徑分組內(nèi)每一組管徑所有管道的加權(quán)管齡;式中:A為(n-1)年管材管徑分組內(nèi)每一組管徑所有管道的加權(quán)管齡,年;Ai為(n-1)年管材管徑分組內(nèi)每一組管徑內(nèi)某管道i的管齡,年。(6)根據(jù)不同管材管徑分組內(nèi)每一組管徑管道長度,即管長的不同,按照公式(3)分別計算每一組管徑所有管道總的長度L;L=∑li(3)式中:L為每一組管徑對應(yīng)管道的總長,km;li管道i的長度,km。最終得到每一種管材的對應(yīng)的每一組管徑、管長、平均加權(quán)管齡、年漏失次數(shù),每一管材分為m組不同的管徑,則有為m組的相應(yīng)分組數(shù)據(jù);第四步:采用EPR建立漏失預(yù)測模型。(1)EPR的參數(shù)設(shè)置:對每一種管材漏失管道進行EPR建模,EPR建模采用的自變量為管長L、管齡A和管徑D,因變量為Z;表達式中多項式的項數(shù)小于等于3;函數(shù)類型為指數(shù)函數(shù)f(x)=ex,指數(shù)選取范圍為-2、-1、-0.5、0、0.5、1、2;偏差項a0取值為0;基于以上設(shè)置,建立管網(wǎng)漏失預(yù)測模型;(2)擬合精度衡量指標:漏失預(yù)測模型擬合程度優(yōu)劣按照公式(4)采用決定系數(shù)(CoefficientofDetermination,CoD)來判斷,CoD取值范圍為[0,1],值越大對應(yīng)的擬合精度越高:式中:為表達式i模擬的第j組管徑分組數(shù)據(jù)時年漏失次數(shù)的模擬值;yj為第j組管徑分組數(shù)據(jù)年漏失次數(shù)的真實值,為第j組管徑分組數(shù)據(jù)年漏失次數(shù)真實值的平均數(shù);m為每一種管材管徑的總分組數(shù);第五步:漏失預(yù)測模型的驗證漏失預(yù)測模型預(yù)測程度的優(yōu)劣按照公式(5)采用均方根誤差(RootMeanSquareError,RMSE)表示,RMSE值越小,預(yù)測精度越高;式中:為第n年漏失次數(shù)的預(yù)測值;y為第n年漏失次數(shù)的真實值;m為分組數(shù)據(jù)的組數(shù);第六步:區(qū)域供水管網(wǎng)漏失次數(shù)以上各步驟得到了某一管材的每一分組管徑漏失預(yù)測模型后,再用相同方法建立其余四種管材的漏失預(yù)測模型,采用各管材模型根據(jù)某一年的管網(wǎng)數(shù)據(jù),分別預(yù)測以后某年各對應(yīng)管材的漏失次數(shù),加和得到該區(qū)域管網(wǎng)漏失次數(shù)總數(shù),即每種管材的每一種管徑的年漏失次數(shù)均進行加和。進一步優(yōu)選,所采用的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型為所建立的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型中CoD取值最接近1的和RMSE值最小的模型。根據(jù)上述一種基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法,先對建模的原始數(shù)據(jù)進行處理,確定管徑、管長和管齡為影響因子;然后分別對五種管材建模,每種管材按照管徑、管長、平均加權(quán)管齡和年漏失次數(shù)為內(nèi)容進行分組,建立以管徑、管長、管齡為自變量,年漏失次數(shù)為因變量的漏失預(yù)測模型,采用CoD判斷模型的擬合程度;并用實際漏失數(shù)據(jù)對漏失預(yù)測模型進行驗證,采用RMSE評判模型的預(yù)測能力;最后將五種管材根據(jù)的各自建立的漏失預(yù)測模型預(yù)測出的年漏失次數(shù),加和得到最終該區(qū)域管網(wǎng)漏失次數(shù)總數(shù)。與現(xiàn)有供水管網(wǎng)漏失預(yù)測模型相比,本專利技術(shù)的有益成果為:(1)模型的建立采用EPR軟件,該方法運行界面簡潔,操作簡便,能夠根據(jù)需要快速擬合得出模型公式,并且公式結(jié)構(gòu)簡單;(2)模型公式建立采用EPR軟件中的指數(shù)形式,確定的模型形式更有針對性,提高了模型擬合的效率;(3)將各管材根據(jù)各自建立的不同漏失預(yù)測模型預(yù)測出的年漏失次數(shù),按照n年各管材實際總漏失次數(shù)比,加權(quán)得到最終的區(qū)域供水管網(wǎng)漏失次數(shù),此舉保留了各管材年漏失次數(shù)的差異的同時,將年漏失次數(shù)加權(quán)得到了區(qū)域漏失次數(shù),結(jié)果更準確。具體實施方式為更好的理解和實施本專利技術(shù),下面結(jié)合實施例進行詳細闡述。鑒于以上問題,本方法的目的是提供一種新的本文檔來自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護點】
    一種基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法,其特征在于,該方法包括如下步驟:第一步:預(yù)測模型建立的前期數(shù)據(jù)準備。(1)信息完善:在城市供水管網(wǎng)的地理信息系統(tǒng)(Geographic?Information?System,GIS)的漏失系統(tǒng)中,完善漏失管道的相關(guān)信息,包括管材、管徑、管道埋設(shè)時間、管道編號、管長、漏失事件接報時間;(2)信息編碼:根據(jù)影響因子的屬性不同,管道管材作為不連續(xù)變量,管道管材分別為:鋼管、球墨鑄鐵管、普通鑄鐵管、鍍鋅管、鋼塑復(fù)合管;(3)信息初步處理:將同一根管道的漏失事件接報時間減去管道埋設(shè)時間,得到該管道發(fā)生漏失時的年齡,即管齡;第二步:影響因子的確定根據(jù)發(fā)生漏失管道的完整信息,本方法選定管長L、管齡A和管徑D為影響因子,每年漏失發(fā)生次數(shù)Z(以下簡稱:年漏失次數(shù))隨影響因子而改變;第三步:數(shù)據(jù)分組處理方法(1)選定GIS中n年完整的漏失管道信息作為原始數(shù)據(jù),其中前(n?1)年原始數(shù)據(jù)用于預(yù)測模型的建立,第n年的原始數(shù)據(jù)用于預(yù)測模型的驗證;(2)根據(jù)管材的不同,對五種管材分別建立各自的漏失預(yù)測模型,具體方法見第四步;(3)根據(jù)不同管材在供水管網(wǎng)中實際鋪設(shè)的管徑D不同,在每一種管材內(nèi)按照管徑大小再進行分組,相同管徑的為一組;(4)根據(jù)不同管材管徑分組內(nèi)每一組管徑的管道每年漏失發(fā)生次數(shù)的不同,按照公式(1)分別計算每一種管材管徑分組內(nèi)每一組管徑所有管道總的年漏失次數(shù);...

    【技術(shù)特征摘要】
    1.一種基于EPR進化多項式回歸的管網(wǎng)漏失預(yù)測模型的建立方法,其特征在于,該方法包括如下步驟:第一步:預(yù)測模型建立的前期數(shù)據(jù)準備。(1)信息完善:在城市供水管網(wǎng)的地理信息系統(tǒng)(GeographicInformationSystem,GIS)的漏失系統(tǒng)中,完善漏失管道的相關(guān)信息,包括管材、管徑、管道埋設(shè)時間、管道編號、管長、漏失事件接報時間;(2)信息編碼:根據(jù)影響因子的屬性不同,管道管材作為不連續(xù)變量,管道管材分別為:鋼管、球墨鑄鐵管、普通鑄鐵管、鍍鋅管、鋼塑復(fù)合管;(3)信息初步處理:將同一根管道的漏失事件接報時間減去管道埋設(shè)時間,得到該管道發(fā)生漏失時的年齡,即管齡;第二步:影響因子的確定根據(jù)發(fā)生漏失管道的完整信息,本方法選定管長L、管齡A和管徑D為影響因子,每年漏失發(fā)生次數(shù)Z(以下簡稱:年漏失次數(shù))隨影響因子而改變;第三步:數(shù)據(jù)分組處理方法(1)選定GIS中n年完整的漏失管道信息作為原始數(shù)據(jù),其中前(n-1)年原始數(shù)據(jù)用于預(yù)測模型的建立,第n年的原始數(shù)據(jù)用于預(yù)測模型的驗證;(2)根據(jù)管材的不同,對五種管材分別建立各自的漏失預(yù)測模型,具體方法見第四步;(3)根據(jù)不同管材在供水管網(wǎng)中實際鋪設(shè)的管徑D不同,在每一種管材內(nèi)按照管徑大小再進行分組,相同管徑的為一組;(4)根據(jù)不同管材管徑分組內(nèi)每一組管徑的管道每年漏失發(fā)生次數(shù)的不同,按照公式(1)分別計算每一種管材管徑分組內(nèi)每一組管徑所有管道總的年漏失次數(shù);式中:Z為每一組管徑年漏失次數(shù),次/年;i為每一相同管徑的管道編號;Zi為管道i的前(n-1)年總漏失次數(shù),次;n-1為研究所用原始數(shù)據(jù)的年數(shù);(5)根據(jù)不同管材管徑分組內(nèi)的每一組管徑的管道在發(fā)生漏失時的管齡的不同,按照公式(2)計算該管材管徑分組內(nèi)每一組管徑所有管道的加權(quán)管齡;式中:A為(n-1)年管材管徑分組內(nèi)每一組管徑所有管道的加權(quán)管齡,年;Ai為(n-1)年管材管徑分組內(nèi)每一組管徑內(nèi)某管道i的管齡,年;(6)根據(jù)不同管材管徑分組內(nèi)每一組管徑管道長度,即管長的不同,按照公式(3)分別計算...

    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:吳珊李嵐侯本偉
    申請(專利權(quán))人:北京工業(yè)大學
    類型:發(fā)明
    國別省市:北京,11

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