海岸块体护面斜坡堤越浪的神经网络预测模型
赵笑影
董平
李岩
赵辛奥
战超
王庆
鲁东大学水利土木学院,山东 烟台 264000
摘要：基于欧洲CLASH(Coastal Lagoons and Seascape Hydrodynamics)项目数据库中的块体护面斜坡堤越浪数据,探究了模型输入参数维度对神经网络模型预测精度的影响.对于选取的 3种具有不同复杂程度结构类型的斜坡堤:简单双坡斜坡堤、带有光滑平台的双坡斜坡堤和带有胸墙的复杂双坡斜坡堤,构建了3个神经网络(Artificial Neural Network,ANN)越浪模型(ANN1、ANN2、ANN3),并对其预测精度进行了比较分析.基于这些模型,采用随机森林模型对输入参数(设计波浪因素、防波堤形状位置及护面特征参数)的重要性进行了排序.结果表明,粗糙系数γf是 3个模型共有的主要影响参数;相对堤顶超高对模型ANN1的影响较为显著,相对堤脚宽度则对模型ANN2的结果影响明显.比较粗糙系数γf对不同结构类型模型预测值的贡献度发现,不同结构类型对γf的敏感性存在差异,单一粗糙系数值不足以合理反映护面块体的几何形状、块体层数及其他结构特征变化对越浪的影响.
关键词：越浪量CLASH项目块体护面神经网络粗糙系数
分类号：P753(海洋工程)TV86(治河工程与防洪工程)
资助基金：国家自然科学基金(52401329)山东省自然科学基金青年项目(ZR2023QE310)国家自然科学基金(42330406)
论文发表日期：2025-12-15
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 335-346 )
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