| 在工程实践中，由于我们对研究对象本身认识的局限性，使得我们通常使用的工程模型具有局限性，需要在实践中不断随应用的需要得到修正和更新。随着许多新的研究技术和工具的出现，许多新的技术被应用到工程实践中来，现在的研究热点：地理信息系统（GIS）和人工神经网络（ANN）技术也不例外。ANN可以实现对非结构化数据集进行非线性自适应处理，GIS提供了实现海量数据管理、工程模拟以及动态预测的功能。从工程实际出发，集成先进的GIS和ANN技术建立新的模型，为工程实际提供决策支持，这是建立工程计算数学模型的新尝试。 1 探索新的建模思路的必要性 在工程实践中，为了能够数值求解和求解方便，那些经典的工程模型往往是忽略了一些次要的影响因素，并对客观环境条件作出诸多假设限制，计算结果只反映属性间的一定数量关系。随着各学科研究的深入，科学研究的手段也随着科技进步而不断更新，人们研究的问题明显复杂化，研究的问题也明显倾向于不确定性和模糊性，从而对模型的自学习、自组织和自适应能力提出了很高的要求。 另外，随着计算机技术的进步，带动了数学建模技术的飞速发展。但是目前这种应用还多是简单的停留在提高计算速度上，没能将计算机技术植根于研究的实际工程问题中，根据实际问题量身定制模型。出于实际工作的需要，用于科学研究的工程计算模型不断被改进，甚至某些领域放弃了原有模型，根据某些新的理念，实现了从更高的水平建立新的模型。 2 一种新的建模思路 在对宜昌市葛洲坝地区的城区供水管网监控研究中，需要对供水管网系统中海量数据进行管理，并对系统工况进行精度较高的计算。鉴于地理信息系统对各种数据的强大管理能力，而且国内部分城市已经有了自来水管网地理信息系统的成功经验，所以数据管理的功能借助现成的GIS软件就能实现。但是，由于葛洲坝地区的实际情况的特殊， ...... |
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