基于BP神经网络的海啸爬坡高度预测

• 作者: 周哲儒 苏波
• 来源期刊: 沈阳师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: BP神经网络 孤立波 数值模拟
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 信息处理与程序设计|Information Processing and Programming
• 页码范围: 169-173
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5862.2021.01.013

摘要

海啸是一种灾难性的海浪,了解它的运动状态及其近岸的爬坡高度,对近岸基础设施建设,工程的防灾减灾具有重要意义.海啸的爬坡运动是一个复杂的非线性系统,通常将海啸简化为孤立波计算,孤立波爬高通常和坡度、波高、静水深度等因素有关,为解决这一非线性问题,提出了一种基于BP(back propagation)神经网络的预测近岸孤立波爬坡最大高度的方法.通过OpenFOAM建立二维数值波浪运动模型,计算得到数值模型爬高数据,通过与理论值的对比分析,该模型能够较好地模拟孤立波的爬坡运动.仿真数据与文献现有数据共计70组,将它们随机打乱后,其中50组用于模型训练,20组用于模型验证.通过对数据的训练和验证,最终结果表明,基于BP神经网络算法的模型在预测孤立波最大爬坡高度上具有较好的精度.