摘要
本发明公开了一种基于残差密集神经网络的供水管网压力预测方法,涉及智慧水务对供水管网压力预测方法技术领域。一种基于残差密集神经网络的供水管网压力预测方法,包括以下步骤:采集市政管网历史压力数据及相关变量数据、对采集的数据进行预处理、建立训练集和测试集、搭建残差密集神经网络模型、使用训练集对残差密集神经网络模型进行训练、利用测试集对训练好的模型进行测试,并预测单日供水管网压力曲线、根据评价指标评估模型的预测性能;本发明对供水管网压力预测精度高,能够快速适应管网结构变化。
技术关键词
供水管网压力
残差神经网络
神经网络模型
支路
Sigmoid函数
模型训练模块
管网结构
智慧水务
市政
数据处理模块
训练集
数据采集模块
指标
代表
计算机系统
供水系统
测试模块
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长短期记忆网络
LSTM神经网络模型
颜色
生成重构图像
控制点
神经网络模型构建
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高维特征向量
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更新模型参数
故障特征信息
故障诊断模型
扫描电子显微镜
故障诊断方法
在线
时间序列预测模型
存储单元
编程
神经网络模型
模型生成方法