摘要
水锤效应是长距离输水系统在阀门关闭过程中面临的主要安全威胁,其引发的压力激增严重危及管道结构完整性。为实现运行状态的超前感知与风险预警,文章探讨了智能算法在该领域的应用效能。基于3种典型的神经网络架构--标准BP神经网络、附加动量法优化的BP神经网络及学习向量量化LVQ神经网络,构建了用于输水管道运行状态智能识别的高精度预测模型。研究结果:LVQ神经网络预测准确率最高92.50%,标准BP神经网络预测准确率最低78.09%,中间附加动量法优化BP神经网络86.79%,表明神经网络能准确预测长距离输水管道关阀工况,对管道稳定运行有一定参考价值。
出处
《黑龙江水利科技》
2025年第10期155-158,171,共5页
Heilongjiang Hydraulic Science and Technology
