【摘 要】
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利用实验室清水条件下桥墩局部冲刷的试验数据,采用支持向量机(suppcrt vector machine,SVM)和BP(back propagation)神经网络的方法,基于量纲分析原理,对影响桥墩局部冲刷产生的相关因子进行分析。将试验数据的3/4作为预测模型的训练数据集、1/4作为预测模型的测试数据集。模型的输入因子有水流弗劳德数Fr、水深与墩径之比h/D、床沙中值粒径与墩径之比d50/D、冰盖下表面糙率与床面糙率之比ni/nb,输出因子为冲刷坑深度ds。采用相关系数(r)、均方
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51879065),国家重点研发计划项目(2018YFC1508401),中国电力建设股份有限公司项目(DJ-ZDZX-2016-02)。
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利用实验室清水条件下桥墩局部冲刷的试验数据,采用支持向量机(suppcrt vector machine,SVM)和BP(back propagation)神经网络的方法,基于量纲分析原理,对影响桥墩局部冲刷产生的相关因子进行分析。将试验数据的3/4作为预测模型的训练数据集、1/4作为预测模型的测试数据集。模型的输入因子有水流弗劳德数Fr、水深与墩径之比h/D、床沙中值粒径与墩径之比d50/D、冰盖下表面糙率与床面糙率之比ni/nb,输出因子为冲刷坑深度ds。采用相关系数(r)、均方
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