基于GA-BP神经网络的孤立波爬高预测

作者:王国盛; 拾兵*; 何昆; 刘帆; 徐丽
来源:中国海洋大学学报(自然科学版), 2018, 48(S2): 165-170.
DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.20180195

摘要

波浪爬高是海岸工程中重要的水动力学问题之一。孤立波爬高受到波高、水深及坡度等众多因素影响,是一个复杂的非线性系统,难以用数学方程准确表达各参数与波浪爬高间的关系。为解决此问题,本文基于GA-BP神经网络提出了一种孤立波爬高的预测方法。由于实验室实测数据较少且大多年代较早,用FLOW-3D建立二维数值波浪水槽,计算得到数学模型爬高数据。与实测资料及经验公式的对比验证表明,该数学模型能较准确再现孤立波沿斜坡爬高过程。数学模型数据与实验室实测数据随机排序得到55组训练样本,25组实验室实测数据随机排序作为测试样本。结果表明,基于GA-BP神经网络的孤立波爬高预测模型具有较高的精度和较好的适应性,可为孤立波爬高预测提供一种高精度、低成本的方法。

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