人工神经网络理论、设计及应用_【生命线杯】——基于BP神经网络的城市排水管线探测与系统运营中的应用研究...

本文主要是介绍人工神经网络理论、设计及应用_【生命线杯】——基于BP神经网络的城市排水管线探测与系统运营中的应用研究...，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

基于BP神经网络的城市排水管线探测与系统运营中的应用研究

周为、杨胜彬

(沈阳地球物理勘察院)

摘要：排水管线探测是一门涉及测量、物探、计算机等多个学科的综合性测量学科。BP神经网络是一种随着计算机技术发展新兴的研究领域，它具有强大的自学习能力，它的应用已经涉及到各个领域，且取得了很大的进展,但在排水管线的探测和运营方面还处于起步阶段。本文研究如何将先进的BP神经网络技术成功地应用于排水管线探测工程，为排水管线测量和运营提供服务。

关键词：BP神经网络；排水管线；应用研究

1应用研究背景

城市排水管网系统是收集、输送城市雨水污水的系统，是城市水污染控制和城市防止洪涝灾害、防洪的骨干工程。国内各城市的排水管线系统，由于历史和城市发展原因，大多缺乏科学的规划和系统布局，排水管网的管护不到位，排蓄能力低，容易形成内涝，严重威胁着城市环境安全。对城市排水管线系统进行探测并建立排水管线系统模型，搭建运营监控系统已迫在眉睫。但是目前国内城市普遍存在管网信息系统建设滞后，排水管网资料缺失等问题，排水管线系统模型的开发也处于起步阶段，且多是借鉴国外模型，但国外模型不适合我国排水管线国情，应用效果并不是很理想。

而且排水管线由于自身材质结构的特点，一直存在探测困难的问题。排水管线多为水泥管道类非金属管线，埋设深度大，使用金属管线探测仪和雷达等常规手段，都很难达到探测要求，国内探测单位多采用排水管线检修井直接手工连接的方式进行管线图绘制，这造成了部分排水管线点间连接错误，逻辑关系混乱的现象，严重影响了管线探测工作的准确性和工程进度。

所以建立一个准确可靠的的城市排水管网预测模型，为城市排水安全运行提供理论指导依据具有现实意义。

2总体思路

基于上述情况，开展专题研究：通过对比分析国内外种排水管线模型的优缺点，建立基于BP神经网络的排水管线系统模型软件，运用以往排水管线数据对系统模型进行训练学习，使其具有排水管线逻辑分析成图功能，对本项目排水管线检修井各项数据进行探测采集，将数据整理入库，通过排水管线系统软件自动生成排水管线线路图，完成对排水管线的探测。并研究实现对排水管网系统排水和泄洪能力的模拟，来达到对排水管线运行情况进行运营维护。

3 研究内容

BP(Back Propagation)神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。其主要有以下几个特点： (1) 大规模的并行计算与分布式存贮能力(2) 高度的非线性(3) 良好的容错性(4) 自学习、自组织和自适应性。

城市排水系统的空间分布数据和各个属性数据是建立城市排水管网模型的基础，数据资料来源于以往各地排水管线普查信息数据库。建立排水管网模型方法是先将所有的已有排水管线空间数据导入到排水管网模拟系统中，再在数据输入的过程中尽可能查找可能存在的数据问题。将数据汇总到地理信息系统和监测控制和数据采集系统，在进入模型前，需确保数据的准确性，需要对数据的合理性进行校验。之后完成BP神经网络排水管线模型系统模型的初步搭建，系统模型搭建好之后，还要进行以下步骤：

(1)本次研究地点选在辽宁省抚顺市，通过抚顺市地下管线探测工程，采集到抚顺市范围内所有排水管线检修井各参数数据资料。其中包括井位坐标、井内水位高度、井深、水流速、井内管道使用年限、安全级别等数据，并用《SyPdms5.0》管线处理软件建立完整的点数据库，为生成排水管线图及对排水管线模拟预测做好数据准备。

(2)通过搜集到的以往各城市排水管线探测信息数据库数据，对排水管线模型进行训练和学习，使系统模型学习以往其他城市排水管线探查中建立的正确排水管线图库，让系统模型自动提取“合理的”求解规则，使其具有生成逻辑关系正确的排水管线图和模拟排水管线系统环境的能力。

完成上述模型训练学习之后，通过《SyPdms5.0》软件，将采集到的各抚顺市范围内所有排水管线检修井各参数数据资料调用出来，处理软件通过对各点位各项参数数据进行分析对比，逻辑性检查，结合其他城市海量的排水管线图数据资源，既可模拟计算并自动生成正确的区域内排水管线图，完成区域内排水管线线路的探测工作。