基于BP神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究
本研究论文主要关注于基于BP神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究。该研究的主要目的是为了解决城市供水管网泄漏检测问题,通过分析泄漏信号的时域、频域及波形特点,提取出20种可用于泄漏信号表征的特征参数,并基于这些特征参数构建了泄漏声信号BP神经网络识别系统。
在构建BP神经网络识别系统时,研究人员对神经网络结构(隐含节点数、传递函数、学习率)及输入参数的数量和种类对泄漏信号识别效果的影响进行了研究,并优化出了最佳的神经网络结构及输入参数。通过使用优化后的神经网络对实验室及现场管道泄漏信号进行交叉训练和识别,结果表明,提出的基于泄漏特征参数的神经网络系统具有较高的可靠性和普适性,可以很好地实现不同场景下泄漏信号的交叉识别,整体识别率达92.5%。
本研究的主要贡献在于:
1. 提出了基于BP神经网络的管道泄漏声信号识别方法,能够有效地识别泄漏信号。
2. 提取了20种可用于泄漏信号表征的特征参数,提供了一个完整的泄漏信号特征提取方法。
3. 优化出了最佳的神经网络结构及输入参数,提高了泄漏信号识别的准确性。
该研究的结果对解决城市供水管网泄漏检测问题具有重要的理论和实践意义,可以为城市供水管网的安全运营和泄漏检测提供重要的技术支持。
BP神经网络是一种常用的机器学习算法,通过反复训练和调整参数,能够学习和模拟复杂的非线性关系。在泄漏信号识别领域,BP神经网络可以有效地处理复杂的泄漏信号特征,提高泄漏信号的识别准确性。
在本研究中,BP神经网络的应用主要体现在以下两个方面:
1. 泄漏信号特征提取:BP神经网络可以学习和提取泄漏信号的特征参数,提供了一个完整的泄漏信号特征提取方法。
2. 泄漏信号识别:BP神经网络可以基于泄漏信号的特征参数进行泄漏信号的识别,提高了泄漏信号识别的准确性。
本研究论文提出的基于BP神经网络的管道泄漏声信号识别方法可以对城市供水管网泄漏检测问题提供重要的技术支持,是一个具有重要理论和实践意义的研究成果。