论文题目: 大规模供水系统直接优化调度研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 市政工程
作者: 陈磊
导师: 张土乔,吕谋
关键词: 供水系统,优化调度,网络,混沌优化,最小二乘支持向量机,正交多智能体进化算法,自适应遗传算法
文献来源: 浙江大学
发表年度: 2005
论文摘要: 城市供水系统是城市的命脉,它不仅直接关系到城市居民的生活质量,而且极大地影响城市的经济发展。然而目前城市供水系统的不合理运行产生较大能量浪费、管网漏水甚至爆管等许多问题,严重影响着供水安全。以杭州市供水系统为依托,建立合理的给水管网优化模型并进行有效的求解,是本文研究的重要内容。 目前国内较精确的宏观管网工况模型大都采用BP神经网络,但是鲜见有效确定网络结构,以及解决BP算法局部最优问题的方法。本文将双层自适应遗传算法用于优化网络结构,在利用二进制编码的自适应遗传算法搜索拓扑结构的同时,引入实数编码的自适应遗传算法优化不同拓扑结构网络的权阈值以防止训练陷入局部最优,然后通过训练和测试来评价各网络的泛化性能,通过自适应遗传算法的循环搜索,找到较优拓扑结构。为解决BP算法的局部最优问题,将混沌遗传算法用于优化BP网络的初始权阈值,以提高基于BP网络工况模型的预测能力。结合杭州市管网的实际工况数据,验证了算法的合理性和有效性。同时,采用相同方法优化基于BP网络的水源供水量与系统要求水源压力之间关系的模型结构和权阈值,为优化调度奠定基础。 针对BP网络结构难以确定,以及基于经验风险最小化的BP网络容易产生过学习等问题,根据时用水序列具有周期性和趋势性的特点,提出了基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机的时用水量预测模型。最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,能够较好地协调经验风险最小化和学习机器VC维之间的关系,提高了模型的预测能力;通过贝叶斯推断可以较快确定最小二乘支持向量机的模型参数,较好地解决了采用交叉验证确定参数耗时长的问题。通过预测杭州市工作日和休息日的时用水量,验证了基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机时用水量模型的较快建模速度和较高预测精度。 针对优化调度的传统优化算法存在高维空间寻优能力较差的问题,提出了正交多智能体进化算法,并将其应用于求解杭州供水系统直接优化调度模型。通过对初始种群进行正交操作,获得较优的初始种群;利用多智能体的竞争和自学习操作,使算法具有较强的全局和局部寻优能力。实例分析结果表明,正交多智能体进化算法具有更强全局搜索能力和更快寻优速度,并且正交多智能体进化算法优化方案能够较大程度地提高各水泵的运行效率,可比经验调度节电2.96%。
论文目录:
第一章 绪论
1．1 给水系统优化调度的研究现状
1．2 存在的问题与不足
1．3 本文的主要内容
第二章 BP神经网络
2．1 BP神经网络
2．2 神经元模型
2．3 BP算法
2．3．1 BP算法的数学描述
2．3．2 BP算法的局限性
2．3．3 BP算法的改进措施
2．4 BP神经网络隐含层节点的确定
第三章 简单遗传算法
3．1 概况
3．2 简单遗传算法
3．3 简单遗传算法的改进
第四章 基于 BP网络的给水管网状态模型
4．1 供水系统工况建模概况
4．2 基于BP网络的给水管网测压点压力模型
4．2．1 管网测压点压力模型输入输出矢量的确定
4．2．2 自适应遗传算法优化模型结构
4．2．3 混沌遗传算法优化模型权阈值
4．2．4 优化测压点压力模型预测结果分析
4．3 基于BP网络的水源供水量和管网要求水源供水压力间的模型
4．3．1 模型分析
4．3．2 BP模型结构和初始权阈值的确定
4．3．3 优化模型预测结果分析
第五章 统计学习理论和支持向量机
5．1 机器学习的基本问题
5．1．1 问题的表示
5．1．2 经验风险最小化
5．2 统计学习理论
5．2．1 VC维
5．2．2 推广性的界
5．2．3 结构风险最小化
5．3 支持向量机
5．3．1 广义最优分类面
5．3．2 支持向量机
5．3．3 核函数
5．3．4 用于函数拟合的支持向量机
5．3．5 优化算法
第六章 基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机时用水量预测模型
6．1 用水量预测方法
6．2 基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机的时用水量预测模型
6．2．1 时用水量序列分析
6．2．2 用于函数估计的最小二乘支持向量机
6．2．3 基于贝叶斯推断的最小二乘支持向量机
6．2．4 基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机的时用水量模型的建立
6．2．5 时用水量预测分析
第七章 基于宏观模型的管网优化调度决策
7．1 概述
7．2 优化调度模型的分类
7．3 大规模供水系统直接优化调度模型的建立
7．3．1 优化调度一般建模
7．3．2 优化调度模型分析和计算
7．4 正交多智能体进化算法求解直接优化调度模型
7．4．1 正交试验设计方法
7．4．2 多智能体进化算法
7．4．3 正交多智能体进化算法
7．4．4 直接优化调度模型的约束处理及适应函数值的计算
7．4．5 正交多智能体进化算法求解直接优化调度模型的实现
第八章 总结与展望
参考文献
致谢
博士期间录用和发表的论文
发布时间: 2005-07-15
参考文献
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