基于深度神经网络的群桩局部冲刷深度预测

群桩的局部冲刷研究对保障海洋结构基础稳定性至关重要,采用现行规范和经验公式所得到的群桩冲刷深度计算值偏于保守且过于离散。深度神经网络具有很强的非线性映射能力,利用神经网络和学者研究中的试验数据建立深度神经网络模型,进行冲刷深度的预测并对结果进行敏感性分析。分析表明,文章建立的模型冲刷深度预测值与实际试验值拟合效果良好,冲刷深度神经网络模型具有可行性和有效性,可为群桩支撑的海洋工程建筑的填埋深度及后期防护等提供理论依据,具有十分重要的工程意义和理论意义。