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神经网络算法在给水管网优化设计中的应用研究

城市给水管网是城市供水系统的重要组成部分。在整个供水系统中,管网部分的投资一般要占到工程总投资的70%,而且涉及到庞大的能耗和运行管理费用。因此,寻求整个供水系统的造价最低或年费用最小的设计方案对提高经济效益和社会效益等有着重要的现实意义。正是由于给水管网优化设计在给水工程中占有重要地位,不少国内外学者对其进行了广泛而深入的研究,提出了多种优化方法,诸如线性规划法、非线性规划法、动态规划法和标准遗传算法等。但这些方法在实际应用中均存在一定的局限性。本文在借鉴和吸收前人研究成果的基础上,针对现有管网优化设计方法中存在的问题和不足,应用人工神经网络最优化理论与算法,建立了优化能量函数,对压力管网最优化研究中的若干问题进行了有益的探索和尝试,特别是在环状管网优化方面,提出了分级优化的思想,并且在优化过程中对优化的算法进行了改进,缩短了运行时间。本文通过算例,对神经网络优化算法的具体应用进行了过程描述,计算成果经与传统算法结果比较,表明  (本文共55页) 本文目录 | 阅读全文>>

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本文基于神经网络算法在人脸识别中的应用进行了研究,结果...  (本文共2页) 阅读全文>>

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在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集上进行的实验...  (本文共7页) 阅读全文>>

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