基于CBR的城市供水優(yōu)化調(diào)度.pdf

1、隨著中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,自來(lái)水公司面臨著越來(lái)越嚴(yán)峻的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境.對(duì)水資源進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度是提高經(jīng)濟(jì)效益的有效途徑.然而,由于各種各樣的局限,傳統(tǒng)的調(diào)度方法不能真正實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度.為此,該文提出了一種基于CBR(CaseBased Reasoning)的調(diào)度策略.基于案例的推理是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的解決問(wèn)題和進(jìn)行學(xué)習(xí)的人工智能的方法,并且已經(jīng)引起了廣泛的重視.它起源于美國(guó),其基本思想和理論已經(jīng)傳遍整個(gè)世界,我們現(xiàn)在正處于CBR研究最為活躍的時(shí)期.首先

2、,該文對(duì)CBR以及相關(guān)的知識(shí)進(jìn)行綜述,描述了這一領(lǐng)域中幾個(gè)先進(jìn)的方法.重點(diǎn)提到了一個(gè)通用的CBR循環(huán)框架,而后對(duì)CBR循環(huán)中的四個(gè)基本方法進(jìn)行逐一的闡述,包括案例搜索、重用、驗(yàn)證和學(xué)習(xí).并且建立了一個(gè)基于CBR的自來(lái)水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)流程圖.然后,根據(jù)城市供水的特征建立了綜合解釋性預(yù)測(cè)方法和時(shí)間序列方法的基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的動(dòng)態(tài)城市用水量預(yù)測(cè)模型.把這個(gè)水量預(yù)測(cè)值分配到各個(gè)水廠,再用各廠的水量通過(guò)等效管網(wǎng)宏觀模型得出各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的壓力值,這