基于卷积神经网络的抛石防波堤沉降预测  

Settlement Prediction of Riprap Breakwater Based on Convolution Neural Network

作　　者：陈少青 陈文强[2] 程林 包胜利 CHEN Shao-qing

机构地区：[1]天津市北洋水运水利勘察设计研究院有限公司,天津300460 [2]天津理工大学管理学院,天津300384 [3]中交天航港湾建设工程有限公司,天津300450

出　　处：《天津建设科技》2021年第5期4-6,共3页Tianjin Construction Science and Technology

基　　金：天津市交通运输科技发展计划项目(G2019-10)。

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 

分 类 号：U656.2[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]