【摘 要】
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针对城市排水系统的优化控制，提出一种机理和数据混合驱动的控制模型构建方法。该方法根据与控制目标的相关程度划分排水系统，并利用长短时记忆神经网络模型和圣维南方程刻画不同分区，可为系统的模型预测控制提供工具支撑。为验证方法的有效性，选取A市某污水处理厂服务片区为研究对象，运用所提出方法，基于机理模型构建简化控制模型，并在实际降雨下将该模型与水库模型和纯数据驱动模型进行对比。结果表明：所构建的控制模型在
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51778327）；
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针对城市排水系统的优化控制，提出一种机理和数据混合驱动的控制模型构建方法。该方法根据与控制目标的相关程度划分排水系统，并利用长短时记忆神经网络模型和圣维南方程刻画不同分区，可为系统的模型预测控制提供工具支撑。为验证方法的有效性，选取A市某污水处理厂服务片区为研究对象，运用所提出方法，基于机理模型构建简化控制模型，并在实际降雨下将该模型与水库模型和纯数据驱动模型进行对比。结果表明：所构建的控制模型在2个溢流口的模拟准确性相对水库模型提升了3.85%和22.86%,相对纯数据驱动模型提升了5.66%和3.57%（以均方根误差的均值计）;模拟效率较机理模型提高了98.7%。该控制模型构建方法可在一定程度上平衡模拟准确性和模拟效率的矛盾，从而可更好地支撑城市排水系统的优化运行。研究结果可为实施排水系统实时控制提供参考。
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