基于深度神经网络的斜坡堤平均越浪量预测方法研究

摘要

合理评估结构越浪量对防波堤设计具有重要的指导意义。文章基于深度神经网络学习,对斜坡式防波堤的平均越浪量计算方法进行研究。基于欧洲CLASH项目(EurOtop ANN)模型数据库提取数据集,建立斜坡堤平均越浪量的深度神经网络计算模型,采用验证样本集和独立物理模型试验数据验证文章新方法的可靠性和适用性。分析结果表明:相较其他机器学习回归算法,文章建立的计算模型有效提高了斜坡堤越浪量的预测精度。研究结果可为实际工程设计提供重要参考。