基于人工神经网络模型的海洋结构基础局部冲刷研究.pdf

"基于人工神经网络模型的海洋结构基础局部冲刷研究" 本文研究的主要目的是为了更好地认识和掌握波浪作用下的海洋结构基础局部冲刷规律。为此，我们使用人工神经网络（ANN）方法，并以现场观测数据作为样本，组织进行训练和测试，建立了波浪作用下的桥墩局部冲刷神经网络模型。 神经网络模型的建立可以更好地预测局部冲刷深度，并且可以探索水质点最大流速、波高、波周期和水深对冲刷深度的影响规律。该模型可以为海洋结构基础冲刷研究提供一个新的方法和思路。 在该研究中，我们使用了六个经验公式来计算最大冲刷深度，并将其与神经网络模型获得的结果进行了比较。结果表明，神经网络模型可以获得更加准确的结果，并且可以更好地预测局部冲刷深度。 此外，我们还探索了水质点最大流速、波高、波周期和水深对冲刷深度的影响规律。结果表明，波高和水深是影响局部冲刷深度的主要因素，而水质点最大流速和波周期的影响则相对较小。 本研究建立了基于人工神经网络模型的海洋结构基础局部冲刷研究，提供了一个新的方法和思路来研究海洋结构基础冲刷，并可以为海洋结构设计和施工提供重要的参考依据。 知识点： 1. 海洋结构基础局部冲刷的定义和分类 2. 人工神经网络（ANN）方法在海洋结构基础局部冲刷研究中的应用 3. 海洋结构基础局部冲刷的影响因素，包括波高、水深、水质点最大流速和波周期等 4. 基于人工神经网络模型的海洋结构基础局部冲刷预测方法 5. 海洋结构基础局部冲刷研究的重要性和应用价值 技术要点： 1. 神经网络模型的建立和训练 2. 数据采集和处理技术 3. 模型的评估和验证方法 4. 海洋结构基础局部冲刷预测方法 5. 海洋结构设计和施工中的应用 研究意义： 1. 本研究为海洋结构基础局部冲刷研究提供了一个新的方法和思路 2. 本研究可以为海洋结构设计和施工提供重要的参考依据 3. 本研究可以为海洋环境保护和管理提供重要的科学依据 结论： 本研究建立了基于人工神经网络模型的海洋结构基础局部冲刷研究，提供了一个新的方法和思路来研究海洋结构基础冲刷，并可以为海洋结构设计和施工提供重要的参考依据。