管网连通可靠度分析及其应用

结合图论的知识,将实际管网系统简化为点线相连的网络模型,利用网络实时递推算法计算源点与汇点的连通率,得出管网系统各边的连通可靠度和重要性指标,为管网系统科学评估和规划提供依据。对上海市某区管网设施进行管线系统网络重要性分析,证明了该方法的实用性和适用性。     

基于粒子群优化极限学习机的排水管结构状况评价

基于极限学习机(ELM)和粒子群优化(PSO)算法,建立一个新型排水管道结构性状况评价模型。采用PSO算法优化ELM中的输入权值矩阵和隐含层偏置,改善网络参数随机生成带来的分类精度偏低的问题。以上海市洋山保税港区排水管网为例,对分类器模型进行训练测试,并与ELM分类结果进行对比分析。结果表明,PSO-ELM算法以较少的隐含层神经元节点获得更高的分类精度,参数优化提高了模型拟合能力,对于城市排水管道结构性状况分类、判断具有可行性和有效性。