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標題: 類神經網路在堤趾沖刷深度預測之研究
Prediction of Toe Scour Depth at Seawall Using Artificial Neural Network
作者: 張庭瑞
Chang, Ting-Jui
Contributors: 蔡清標
土木工程學系所
關鍵字: 類神經網路;堤趾沖刷
ANN;BPN;Toe scouring
日期: 2012
Issue Date: 2013-11-07 11:20:18 (UTC+8)
Publisher: 土木工程學系所
摘要: 海堤為保護海岸的重要結構物,其最常受到破壞的原因為堤趾沖刷。目前許多文獻已提出堤趾沖刷的相關經驗公式,但簡化之經驗公式常無法有效的堤趾沖刷深度之預測。
本研究係利用倒傳遞類神經網路進行對海堤堤趾沖刷深度的預測。採用前人實驗數據並先將資料依照其底床坡度分為陡坡與緩坡情況,再經由類神經網路訓練及測試,透過探討其輸入參數之過程求得各情況最佳預測模式。最後得到輸入堤前相對水深、入射波波浪尖銳度、底床坡度及堤面坡度等四項輸入因子來建立堤趾沖刷深度的最佳預測模式,其相關係數皆達0.95以上。並嘗試將陡坡緩坡數據混合進行預測,發現預測結果之相關係數亦可達0.8960。藉由本研究之結果可知,本模式緩坡情況下預測堤趾沖刷之成果較Sumer and Fredsoe (2000)所提出之經驗公式為佳。而陡坡情況其預測之沖刷深度有著沖刷深度會隨著波浪尖銳度增加而變深,隨著堤前相對水深增加而變淺之特性與Tsai et al. (2009)實驗的特性一致。
Appears in Collections:[依資料類型分類] 碩博士論文

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