卷积神经网络方法在岛礁类海啸波水动力特性演变的应用

分类： 环境科学技术及资源科学技术 >> 环境科学技术基础学科 提交时间： 2023-08-05

高榕泽 屈科 任兴月 王旭

摘要： 快速预测和评估海啸是预防海洋灾害工作中的重要部分，对于海洋工程和人民生命财产安全具有重要意义。本文以一维卷积神经网络(1-Dimensional Convolutional Neural Network, CONV1D)为基础,构建岛礁地形的类海啸波水动力特性演变模型。通过输入类海啸波波高时程曲线的观测值，得到岛礁指定地点的水位淹没时程曲线，实现时间序列到时间序列的预测，达到预防海洋灾害的目的。结果显示，对类海啸波到达时间预测的平均误差为0.71%，最大水位高度预测的平均误差为6.99%，CONV1D得到的岛礁地形类海啸波水动力特性与数值结果吻合较好。

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