海啸是一种灾难性的海浪,主要由海底地震、火山喷发、海底滑坡而产生,它具有传播距离远、能量损失小、破坏力强等特点,海啸一旦发生,将会对沿海地区的人民和财产造成巨大的损失。海啸波的首波爬高是对近岸造成破坏的主要原因,因此,了解海啸波爬高与其运动状态对近岸基础设施建设、防灾减灾至关重要。对于海啸波的实验研究与数值模拟,通常将其模型简化为孤立波,可通过研究孤立波性质来代替海啸波。为此,本文通过数值模拟的方法对孤立波爬坡运动进行了模拟,分析了孤立波的运动特性,获取了爬高的运动参数,同时提出了一种基于BP神经网络的孤立波爬高预测模型,以期为海啸波的爬坡高度测量与工程防灾减灾提供一定参考。本文研究工作如下:（1）孤立波的相关理论研究。分别从孤立波的概念、传播过程、造波方法、爬高四个方面进行叙述,重点分析了Goring造波方法,给出了孤立波解为一阶与三阶时的理论波形方程。对孤立波斜坡爬高方程进行了推导,总结了破碎与非破碎孤立波两种最大爬高经验公式。（2）基于OpenFOAM的孤立波爬高数值模拟。建立了三种不同静水深度下的工况模型,对孤立波爬坡实验进行了数值模拟,共计16组波高、爬高数据。对数值模拟结果从孤立波运动特征、理论公式验证两方面进行了验证,结果表明,数值模拟方法较好的反映了孤立波的实际运动规律,模拟所得的数据也有一定的精度。（3）孤立波爬高预测模型建立。根据数值模拟所获取的运动参数,建立了基于BP神经网络的孤立波爬高预测模型,数值模拟与原实验数据共计70组,随机挑选50组作为训练样本,剩余20组作为测试样本,通过Python语言实现对预测模型程序的编写。对训练样本结果分析表明,预测模型实现了误差的递归收敛,误差最终收敛至0.003363,训练效果良好。用训练好的模型对余下20组样本进行预测输出,对预测值与真实值分别从误差评价指标、数据对比和图形走势变化三方面进行分析,分析结果显示,测试样本对该预测模型表现出较好的适应性,图形走势较为拟合,评价指标相关系数为0.9574,呈现出高相关性,该模型的估测与泛化能力较好,具有一定的推广价值。