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摘要：本发明提供了一种基于SWMM模型和BP神经网络的雨污混接的定位方法及装置，包括：构建SWMM模型，并对构建的SWMM模型进行率定和验证；利用验证后的SWMM模型对预设的不同节点雨水混接方案进行组合模拟，获取相应的模拟结果；将监测的水质、水量数据和模拟结果作为学习数据，训练BP神经网络模型，得到训练后的BP神经网络模型；训练后的BP神经网络模型基于实时监测的水质、水量数据，获得雨污混接节点的位置。本发明通过物理模型的模拟结果作为驱动数据训练大数据模型，进行点位溯源，使模型模拟结果更加实际可靠。
主权项：1.一种基于SWMM模型和BP神经网络的雨污混接的定位方法，其特征在于，包括：构建SWMM模型，并对构建的SWMM模型进行率定和验证；利用验证后的SWMM模型对预设的不同节点雨水混接方案进行组合模拟，获取相应的模拟结果；将监测的水质、水量数据和模拟结果作为学习数据，训练BP神经网络模型，得到训练后的BP神经网络模型；训练后的BP神经网络模型基于实时监测的水质、水量数据，获得雨污混接节点的位置。
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百度查询： 上海普适导航科技股份有限公司 基于SWMM模型和BP神经网络的雨污混接的定位方法及装置
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