首页|基于神经网络的多向波作用下直立堤越浪量预测模型

基于神经网络的多向波作用下直立堤越浪量预测模型

扫码查看
海岸工程中常采用直立堤的结构形式,波浪作用下的越浪量影响因素众多,特别是考虑实际多向波的作用,目前并没有统一的计算方法.利用神经网络方法在计算回归问题上的优势,构建反向传播神经网络模型,采用物理试验数据构建训练集,建立多向波浪作用下直立堤越浪量的预测模型.通过与测试集、经验公式以及其他物理模型试验结果的对比,显示了本模型具有良好的预测精度,可满足工程设计需要.利用该模型进一步分析波浪入射角度和方向分布宽度对波浪越浪量的影响规律,弥补了试验数据不全造成的变化规律不明显的问题.
Prediction model for wave overtopping calculation on vertical revetment based on neural networks
The vertical revetment is a commonly used structural form in coastal engineering.There are numerous factors affecting wave overtopping under wave action,especially considering the actual multi-directional wave action,and currently,there is no unified calculation method.This paper utilizes the advantages of neural network methods in regression problems and constructs a BP neural network model.By using physical experimental data to build the training set,a predictive model for wave overtopping of sloping revetments under multidirectional wave action is established.Through comparisons with the test set,empirical formulas,and other experimental results,the model demonstrates excellent prediction accuracy and can satisfy engineering design needs.Furthermore,the model is utilized to analyze the influence of wave incident angle and directional spreading on wave overtopping,addressing the issue of indistinct variations caused by incomplete experimental data.

overtoppingneural networkmulti-directional wavevertical revetment

张晓鹏、季新然、汤修潮、李金宣

展开 >

中交基础设施养护集团有限公司海南分公司, 海南 海口 570228

海南大学, 土木建筑工程学院, 海南 海口 570228

大连理工大学, 海岸和近海工程国家重点试验室, 辽宁 大连 116024

越浪量 神经网络 多向波 直立堤

辽宁省自然科学基金

2021-KF-16-05

2024

水运工程
中交水运规划设计院有限公司

水运工程

CSTPCD
影响因子:0.428
ISSN:1002-4972
年,卷(期):2024.(2)
  • 5