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基于ANFIS网络模型的城市泵站优化控制
1.引言
随着城市化的不断发展，城市的能源、水资源、污水处理等环节的优化控制问题也日益凸显。城市水泵站作为城市水资源调控的重要环节，其优化控制对于保障城市水资源的正常供应，实现环境保护和可持续发展具有重要意义。近年来，人工神经网络（ANN）在城市泵站优化控制中得到了广泛应用，由于模型具有稳定性强、准确度高等优点，因此得到越来越多的应用。本文采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）网络模型，在城市泵站优化控制领域进行研究，探讨其在解决城市泵站输送水量和压力控制中的有效性。
2.ANFIS网络模型介绍
ANFIS是一种基于模糊推理和神经网络的混合模型，其实现了模糊理论和神经网络的优势。它将模糊逻辑和神经网络结合起来，可以扩展到多维输入多维输出的系统建模和控制。ANFIS模型结构由五个层次组成，分别是输入层、模糊逻辑层、权值层、规则层和输出层。其中，输入层接收输入的变量，模糊逻辑层对输入的变量进行模糊化处理，权值层对模糊逻辑进行数学化处理和推理，规则层将推理结果产生为规则，输出层输出最终的结果。ANFIS网络模型实现了模糊推理和神经网络的优势，可以很好地处理输入变量和输出结果之间的关系，适用于非线性、复杂的系统建模和控制。
3.城市泵站优化控制模型
在城市泵站优化控制模型中，我们将ANFIS网络模型运用到城市水泵站输送水量和压力控制中，实现对泵站系统的优化控制。
3.1输入变量
在城市泵站优化控制中，输入变量主要包括流量、压力、液位等变量。其中，流量（Q）是衡量泵站输送水量的重要参数，压力（P）是控制泵站输送水力的参数，液位（H）是反映水库水位和泵站水位的重要参数。
3.2模糊逻辑层
在ANFIS网络模型中，通过对输入变量进行模糊处理，将其转化为模糊变量，从而消除精确度不高的因素。在本文中，我们采用隶属度函数的方式对输入变量进行模糊化处理，从而产生对应的模糊集合。
3.3权值层
在ANFIS网络模型中，权值层是对模糊逻辑进行数学化处理和推理的过程。在城市泵站优化控制模型中，我们采用模糊向量-全连接神经网络（FV-NN）对模糊逻辑进行处理，将输入变量和输出结果之间的关系通过权重进行建模。
3.4规则层
在ANFIS网络模型中，规则层是将推理结果产生为规则的过程。在城市泵站优化控制模型中，我们采用Takagi-Sugeno（T-S）模型对规则进行建模。T-S模型将模糊逻辑和神经网络结合起来，可以应对非线性、不稳定的系统建模和控制问题。
3.5输出层
在城市泵站优化控制模型中，输出层是根据模型输入变量和规则层的推理结果，计算最终输出结果的过程。在ANFIS网络模型中，输出变量与输入变量之间是通过权重进行连接的，输出结果受到输入变量和规则层推理结果的共同影响。
4.结论
本文采用ANFIS网络模型对城市泵站输送水量和压力控制进行优化控制研究，实现了泵站系统的有效控制。ANFIS网络模型具有稳定性强、准确度高等优点，可以很好地处理系统非线性、不稳定的问题，具有广泛应用前景。在未来的研究中，我们将继续在该方向上进行深入研究，探索优化控制模型的更高效、更稳定的解决方案，为城市水资源调控和环境保护做出更大的贡献。