基于卷积神经网络的抛石防波堤沉降预测

摘要：

为了通过预测防坡堤施工期间的沉降速率及时调整施工进度和工序,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)构建深度网络模型,预测抛石防波堤施工期间的沉降,选择抛石防波堤堤身高度、孔隙水压力和深层水平位移3个输入参数来估算防波堤施工期间的沉降量.结果表明,基于卷积神经网络建立的深度模型能较为准确的预测沉降,最大误差为1.3％.

关键词：抛石;防波堤;深度模型;卷积神经网络;沉降;预测模型

所属期刊栏目：31

分类号：U656.2(港口工程)

资助基金：天津市交通运输科技发展计划项目G2019-10

在线出版日期：2021-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-6