基于BP神经网络的冲积河床桥墩局部冲刷深度预测模型

合集下载

基于BP神经网络的河道断面变形预测模型

2002年11月水利学报SHUILI XUE BAO 第11期收稿日期:2001-07-27基金项目:科技部“863计划”和世界银行资助ANFA S 项目,教育部科技研究重点项目(02134),武汉大学科技创新基金作者简介:张小峰(1962-),男,浙江嵊州人,教授,从事河流动力学和防洪减灾方面的研究。

文章编号:0559-9350(2002)11-0008-06基于BP 神经网络的河道断面变形预测模型张小峰1,谈广鸣1,许全喜1,2,石国钰2(1.武汉大学水利水电学院,水沙科学教育部重点实验室,湖北武汉　430072;2.长江水利委员会水文局,湖北武汉　430010)摘要:采用“试错法”,以及通过建立网络训练学习过程与网络特征参数之间的反馈机制,对BP 神经网络隐含层单元数和特征参数进行优化选择。

在此基础上,以河段水沙条件、水流主流位置及河道边界条件为输入向量,河道断面高程或冲淤变形为输出向量,建立了基于B P 神经网络的河道断面变形预测模型。

经长江中游马家咀河段实测资料验证,模型能准确模拟和预测该河段各断面的冲淤变化过程。

关键词:断面变形;BP 神经网络;预测模型中图分类号:TV147文献标识码:A现行研究河道变形的手段主要有三种:河工模型试验、泥沙数学模型和河床演变分析。

其中河床演变分析方法以历年水文泥沙及河道地形观测资料为基础,对河段的演变规律和发展趋势作出宏观分析和定性推理。

河工模型试验和泥沙数学模型以水流、泥沙连续方程,水流运动方程,河床变形方程为基础推导出相应的比尺关系式或离散方程,分别进行试验和数值模拟。

由于自然现象的复杂性如粘性土河床的演变,其中的一些影响因素之间尚不能用简单的力学关系来描述,使河工模型试验和泥沙数学模型的模拟精度和可靠性受到一定限制。

随着现代控制和系统理论的不断发展,出现了许多描述非线性动力系统的新方法和新理论,国内外已将神经网络模型成功地应用于水资源、水环境评价、产流产沙及洪水预报等方面的研究[1,5,6]。

基于BP人工神经网络的路基压实度预测模型研究

基于BP人工神经网络的路基压实度预测模型研究杨学超;何彩平【摘要】Based on a large number of subgrade rollingexperiments,through a neural network model of roadbed compaction prediction is established,and the corresponding programs are developed with the help of the neural network toolbox of MATLAB. Prediction results show that the model programs are high in learning abilities,quick and convenient in prediction. It has also paved a new way for the prediction of soil compaction during the construction process of subgrade crushes.%在大量路基碾压实验的基础上,通过对BP人工神经网络的分析,建立了路基压实度预测神经网络模型,并利用MATLAB环境下的神经网络工具箱开发了相应的程序.预测结果表明,该模型程序具有学习能力强、预测精度较高、快速方便等特点.这项研究为路基碾压施工工程中土的压实度预测研究提供了新的研究思路.【期刊名称】《甘肃科学学报》【年(卷),期】2011(023)003【总页数】4页(P132-135)【关键词】路基;碾压;压实度;神经网络;预测【作者】杨学超;何彩平【作者单位】兰州交通大学土木工程学院,甘肃兰州 730070;山西路桥第二工程有限公司,山西临汾041051【正文语种】中文【中图分类】TP183在道路工程中非常重视对路基的合理压实与压实度检测，压实度作为一项重要指标用于控制道路施工质量，评定工程标准、工程验收以及检查和判定质量事故［1］.传统压实度检验通常采取随机抽样的方法，这些方法大部分是依靠人工操作，既花时间，费用也高，已经不能适应当前公路建设的需要.因此，寻求一种快速、稳定、无损的检验土压实度的方法已经刻不容缓.人工神经网络 ANN（Artificial Neural Network，ANN）又称并行分布式处理（Parallel Distributed Processing），最早出现于20世纪40年代，其基本思想是从仿生学的角度对人脑进行模拟，使机器具有人脑那样的感知、学习、推理等智能［2］.典型的BP网络是一种具有3层或3层以上的多神经网络.BP网络按有学习目标的方式进行学习.当为网络提供一对学习样本后，经过神经网络内的一系列正向传播，得到网络的输出值，然后根据希望输出与网络的实际输出间的误差按反向对网络进行调节.这样，随着学习过程的不断进行，网络的实际输出值也就逐渐逼近希望输出值.由于误差逆传播及其算法增加了中间层，使其具有对非线性模式的识别能力，特别是其数学意义明确、步骤分明的学习算法，使其具有广泛的应用前景.整个网络的学习分为2个过程：正向传递过程与误差反向传播并调整连接权过程.这2个过程反复交替，直至连接权不再改变，网络输出误差达到精度要求为止.算法的具体步骤如下：（1）确立网络模型，初始化网络及学习参数；（2）提供训练模式，选实例作学习训练样本：训练网络，直到满足学习要求；（3）前向传播过程，对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与其模式比较，若误差不能满足精度要求，则误差反向传播，否则转到（2）；（4）误差反向传播过程.BP神经网络计算流程见图1.神经网络作为一门新兴的学科，尚缺乏具体的、指导性的应用原则，这给工程应用带来了一定困难.因而，网络结构的确定、网络传递函数的选择、网络初始权值的确定和学习算法的改进等都需采取一定的策略才能使网络发挥出预期的功能.通过现场试验，提取了影响压实度的主要因素的一些特征参数，分析了压实度与各特征参数之间的相对关系.以下基于BP网络，建立了压实度的定量分析模型. （1）数据预处理由于BP神经网络隐含层采用的是非线性可微的Sigmoid传输函数，在学习的时候采用的是梯度下降法，比如对于对数S型函数，如果自变量在［0，1］之外，则函数的导数会变得很小，梯度也随之变小，那么下降就会很慢，学习也很慢，可能会导致网络无法收敛.因此，在实际应用中，对输入变量和输出变量进行归一化是非常必要的.当变量是连续性时，常用的归一化处理方法有以下几种：将数据变换到［0，1］之间时其中x为真实值，xmin、xmax分别为真实值的最小值和最大值，x′为变换后的值. 将数据变换到［－1，1］之间时将数据进行标准正态转换，使其均值为0，标准差为1时其中x为真实值，mean、std分别为真实值的均值和标准差，x′为变换后的值.分别利用上述3个公式对路基土试验数据进行预处理，在网络结构为5-11-1（输入层5个神经元，隐含层11个神经元，输出层1个神经元）、传递函数、初始权值和阈值、训练函数和学习函数完全相同的情况下，编制BP网络，最大迭代次数1 000，网络目标0.01，考察网络的收敛速度结果见表1.由表1可以看出，用式（2）和式（3）对数据进行归一化后得到的网络收敛速度差，迭代1 000次都没达到网络目标.因此，我们选用收敛速度最快的式（1）对数据进行归一化处理.（2）网络层数理论上早己证明具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络，能够逼近任何有理函数［3］.一般来说，对大多数实际问题，一层隐层即3层网络己经足够了［4］.增加层数主要可以进一步降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间.而误差精度的提高实际上也可以通过增加隐含层中的神经元数目来获得，其训练效果也比增加层数更容易观察和调整.因此，在确定神经网络结构时，优先考虑单隐层结构.我们将建立3层BP 网络，即设置一层隐层.（3）网络节点数对于输入层，其神经元数根据实际问题而定，相当于统计方法中所说的自变量个数：对于输出层，其神经元数亦根据实际问题而定，相当于统计方法中所说的因变量个数.课题自变量个数为4个，因此输入层设置4个节点：因变量1个，输出层设置1个神经元.从网络收敛速度可知，当网络隐层节点数少于10个时，网络的收敛速度较慢，迭代1 000次时不能达到网络目标，当网络隐层节点数多于19个时，网络收敛速度很快，当节点数为27个时，网络的收敛速度最快.因此，课题建立3层BP网络：输入层4个神经元，隐含层27个神经元，输出层1个神经元.（4）网络收敛极小值的确定我们将网络停止学习的方式为指定误差法，网络训练的均方误差MSE达到指定要求，网络即会停止学习.网络收敛极小值的确定是在综合考虑网络收敛速度、耗机时间及网络仿真结果的基础上确定的.它在MATLAB环境下开发的神经网络工具箱中可以很好实现［5］.当网络目标误差设置为0.001时，均方误差MSE＝0.000 890.路基质量的好坏与其压实度密切相关，影响压实度的主要因素有填筑材料的碾压层厚度、湿密度、干密度、含水量，压实度的大小可表达为其中表达式右边各函数因子的意义分别为碾压层厚度、填料湿密度、干密度、含水量.根据以上分析可知，影响压实度的主要因素各不相同，但也有共同的相关因素.限于实测资料的获取，经过综合考虑，并利用因子相关分析，选用以上4个预测因子作为输入因子.经反复调试，BP模型结构取为3层，即输入层、一个隐含层和输出层［6］.其中输入层由4个神经元组成，对应于4个预测因子；隐含层神经元个数初步定为27个；输出层一个神经元对应于一个预报对象，此即该问题BP模型的总体结构.输入层与隐含层间、隐含层与输出层间的传递函数均采用对数S型传递函数logsig；训练函数为基本BP算法的训练函数TRAINGD；学习速率为0.1；最大迭代次数为40 000次，目标误差MSE为0.01.试验时，将15个基本检测点的初始压实度、含水量和碾压遍数以及水准检测的松铺厚度和沉降值作为训练输入，灌砂法实测压实度作为训练目标输出，进行网络训练.训练完毕后，将碾压层厚度、填料湿密度、干密度、含水量作为网络输入，进行网络仿真，考察仿真误差即网络推测性能.当目标误差设置为0.001时，网络迭代7次即收敛，MSE为0.000 890；当目标误差设置为0.01时，网络迭代3次即收敛，MSE为0.009 441.训练样本仿真误差和测试样本仿真误差见图2、图3.从图2、图3可见，目标误差为0.001相比为0.01时，网络训练样本仿真误差要小，但对于未学习过的测试样本，仿真误差更大.即目标误差为0.001时，网络出现了过度学习，导致网络泛化能力较差.故采纳的目标误差为0.01.建立的BP网络：网络结构为5-15-1，隐层和输出层的传递函数分别为logsig和purelin，网络目标误差设置为0.01，最大迭代次数为1 000.分别采用附动量的自适应学习率算法和L-M算法对网络进行实现［7］.网络训练速度和MSE分别为：附动量的自适应学习率算法迭代148次，MSE为0.009 536：L-M算法迭代次数为3次，MSE为0.009 441.相比而言，LM算法训练速度要快得多.2种算法对应的网络训练样本仿真误差和测试样本仿真误差见图4、图5.从图4和图5可直观看出，L-M算法对应的训练样本仿真误差和测试样本仿真误差变化范围都比?附动量的自适应学习率算法小，即性能好.由表2可知，基本BP算法模型对测试数据预测的效果较好.基本BP算法对测试样本预测，相对误差最大值为0.41%，相对误差标准差为0.175%，这一模型对测试样本进行预测的预测误差变异性最小.因此，BP人工网络模型应用于路基压实度预测是完全可行的［8］.ANN是目前广泛应用且很有发展前途的一门新的人工智能技术，尤其适用于处理条件复杂、高度非线性问题［9］，在路基碾压施工工程领域得到了广泛应用.利用MATLAB环境下的ANN工具箱，通过建立BP模型，并用测试数据对BP网络模型的预测性能进行检验，确定了用于路基压实度预测的最佳BP人工网络模型.结果表明，利用人工神经网络方法可以解决土石混合料密实度评定问题，这种尝试为路基压实度预测分析提供了一种可供借鉴的新的研究思路.【相关文献】［1］沙庆林.公路压实和压实标准［M］.第2版.北京：人民交通出版社，1980.［2］袁曾任.人工神经元网络及其应用［M］.北京：清华大学出版社，1999.［3］王从贵.动态变形模量Evd与地基系数K30的相关性研究［J］.路基工程，2004，23（2）：4-7.［4］刘春杰，任甲蕴，赵顺波.沉降观测法控制天然砾料路基压实度的研究［J］.华北水利水电学院学报，2006，24（2）：11-13.［5］楼顺天，施阳.基于MATLAB的系统分析与设计——神经网络［M］.西安：西安电子科技大学出版社，1998.［6］李明超，冯耀龙.基于MATLAB神经网络的三门峡水库泥沙冲淤变化预测分析［J］.泥沙研究，2003，57（4）：57-60.［7］曾怀恩.基于GPS的路基压实质量控制方法研究与系统实现［D］.武汉：武汉大学，2008. ［8］杨学超.基于GPS远程实时监控的公路路基碾压施工质量监控理论与应用研究［D］.西安：长安大学，2008.［9］李清禄，俞焕然.基于神经网络等强度超静定梁的优化设计［J］.甘肃科学学报，2005，17（3）：16-19.。

桥墩局部冲刷深度预测模型基于贝叶斯正则化BP神经网络

桥墩局部冲刷深度预测模型基于贝叶斯正则化BP神经网络本文基于贝叶斯正则化BP神经网络，建立了桥墩局部冲刷深度模型。

然后利用前人的数据在MATLAB软件里对桥墩局部冲刷深度进行了训练，结果表明：该模型的预测精度高，可以用于工程设计当中。

标签：桥墩；局部冲刷；贝叶正则化；神经网络1、前言桥梁的局部冲刷深度是保障桥梁安全的重要因素。

但是因为影响冲刷的因素很多，且这些因素具有一定的随机性和可变性，导致目前还不能对桥墩的局部冲刷深度进行精确的预测。

神经网络具有自学习、联想存储、高速寻求最优解等特点，并且还有极强的非线性映射能力，它的这些特点和能力使它在桥墩局部冲刷深度预测领域得到了迅速的发展。

目前使用的最广的便是利用BP神经网络来进行预测，但是它却有着训练时间长、局部收敛等缺点。

为了更好的预测桥墩的局部冲刷深度，本文基于贝叶斯正则化BP神经网络，建立了桥墩局部冲刷深度模型，通过训练，该网络有着较高的预测精度。

2 、贝叶斯正则化神经网络2.1 BP神经网络的结构BP神经网络由输入层、隐含层、输出层三层结构，每层由若干神经元连接，不同层次的神经元也可以相互连接。

隐含层采用Sigrnoid函数，输出层采用Pureline函数，具体结构如图1。

2.2 贝叶斯正则化算法贝叶斯正则化神经网络的性能指数：3、模型的建立本文选取水流的平均流速、水深、泥沙的中值粒径、泥沙的起动流速以及桥墩的直径为输入层因子，桥墩局部冲刷坑深度为输出层因子。

选用Jeng D S学者的研究报告中的45组数据，其中30组数据用于构建模型，15组数据用于测试模型的预测能力，数据各个参数的取值范围如表1。

4、计算结果及分析利用MATLAB软件，对桥墩局部冲刷深度进行预测，实测冲刷深度与预测值的比较如图2所示。

然后计算实测值与预测值相关系数以及平均相对误差。

從图2可以知道，预测值与实测值相差不大，模型预测结果的平均相对误差，相关系数为，说明该模型比较精确。

典型桥墩局部冲刷及防护特性数值模拟研究

２０１８年４月水利水电快报ＥＷＲＨＩ第３９卷第４期
文章编号：１００６－００８１（２０１８）０４－００４５－０３
典型桥墩局部冲刷及防护特性数值模拟研究
张胡１闫杰超２，３陈凯华２，３
对于单向流作用下的桥墩局部冲刷问题，国内外研究者通过一个多世纪的研究，已经取得了相对比较成熟的研究成果［２－４］。但随着沿海经济的快速发展，大型跨海桥梁的建设越来越多，跨海湾（河口）桥梁基础所处的海域往往具有水深、浪高、双向非恒定潮流等水动力条件复杂的特点，使现有单向流冲刷研究成果难以适用于跨海桥梁基础的冲刷问题［５］。目前，对于跨海桥梁基础的冲刷研究还处于初级阶段，国内已建的、在建的跨海大桥桥梁基础的冲刷大都通过专门的水槽模型试验专题测定，［６－７］就物理模型而言，除了投资大、存在比尺效应外，还存在周期长、可移植性差等缺点，难以完全适应多因素、大范围、多方案的工程规划问题。因此，应用数学模型研究这类问题，无疑是今后的发展方向。本文通过ＦＬＯＷ－３Ｄ建立波流共同作用下的三维桥
·４５·
２０１８年４月水利水电快报ＥＷＲＨＩ第３９卷第４期
图１模型的平面图和网格划分示意
水深０．４６７ｍ，选取３种不同来流流速，分别为４．２３，
７ｃｍ／ｓ和１０．０６ｃｍ／ｓ。选择２种不同墩柱直径，分别
关键词：桥墩；水动力；冲刷；数值模拟中图法分类号：Ｕ４４３．２２文献标志码：ＡＤＯＩ：１０．１５９７４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｌｓｄｋｂ．２０１８．０４．０１３
涉水桥梁桥墩的阻水作用，必然导致水流（海流）与泥沙相互作用发生变化。桥墩局部冲刷的发生，也促使河（海）床作出相应调整，不仅影响到桥梁所在河段的演变趋势，而且还可能威胁到桥梁建筑物本身的安全与稳定。对桥墩局部冲刷深度的可靠预测以及采取适当的冲刷防护措施是保证桥梁安全运行的基础，因此必须对桥墩局部冲刷及防护引起足够重视［１］。

桥墩局部冲刷的机理及防护措施

桥墩局部冲刷的机理及防护措施作者：张帅来源：《大经贸》2018年第07期【摘要】近年来桥墩冲刷问题变得越来越严重，严重时会引起桥墩基础承载能力的严重下降。

目前国内外的计算方法和研究方法越来越多，发展也越来越快。

本文将针对近年来诸多学者所做出的研究成果进行总结，并且提出近段时间以及长久发展所存在的问题。

【关键词】桥墩冲刷局部冲刷冲刷机理防护措施在我国的大型跨江跨河桥梁建造过程当中，多数采用群桩基础。

由于群桩基础的存在，使得水流流动特性发生变化，而且在循环和和冲刷的作用之下，使桩基础的承载性状发生了显著变化[1]。

群桩基础的建造会造成桩前下切水流和侧向绕流剧烈冲刷桥墩基础周边河床[2]。

作为桥梁工程重要的减灾措施之一，桥墩基础的局部冲刷防护受到国内外越来越多的关注[3]。

桥梁等跨河建筑物的水下结构可局部阻挡过流，压缩过流宽度，产生水流侧向收缩，减少了断面宽度和过水面积，使水流单宽流量增加，引起河床冲刷，即压缩冲刷。

压缩断面上下游的水流结构发生变化，在一定范围内形成回流区。

回流区与断面流速重新分布有着密切的关系[4]，而流速重分布又会对断面冲淤产生影响[5]。

总的冲刷通常包括三个部分：一般冲刷（ General scour）、收缩冲刷（ Contraction scour ）和局部冲刷（ Local scour）[6]。

一般冲刷是因桥孔压缩，水流单宽通过量增加，桥孔上下游河床面上的泥沙被急速通过的水流带走，导致桥位附近的床面下降的冲刷[7]，局部冲刷，是造成桥梁水毁事故发生的主要原因。

由于桥梁墩、台的存在，阻挡了水流的行进，改变了结构物的局部流场，引起结构物周围急剧的泥沙运动，形成局部冲刷坑，使得基础周围土侧抗力减小，基底应力重新分布，导致基础承载性状的变化，甚至失效[8]。

局部冲刷深度通常远大于一般冲刷和收缩冲刷，大约会差一个数量级。

因此，在分析桥梁基础的冲刷时，局部冲刷最为关键[9]。

研究方法及计算方法：目前国内外的研究方法和计算方法包括模型试验和模态分析等。

《水运工程》2008年1～12期总目录(括号内的数字：期数、页数)

工程项目管理信息系统功能及应用 … … … … … … … 通道宽度对单颗粒沉降运动影响的直接数值模拟 … …
（．）７４４（．）８６（．）８１０
（．）８１４
二阶Ｂｕｓｅ水波方程色散性的修正与实例验证．．（．）ｏｓｎｓｉｑ．８１基于ＡＳＳＡＤ沉箱内力参数化求解模型 … … … ＮＹＰＬ
基于ＢＸ数据生成法的江苏省内河货运量预测 … … …
（．）２３２（．）２２３
（．）３１
波流共同作用下的导流防沙堤优化布置实验研究 … … 混凝土断裂能的尺寸效应及测定方法研究 … … … … 北戴河西海滩养护Ｔ程方案研究 …… … …… … ……
海堤越浪量及后坡越浪流研究进展 … … … … … …
（．ｌ３２１
波流共同作用下滩海人工岛工程周边冲淤分析 ……… … 粉喷桩加固软土岸坡抗滑性能现场实验研究 … … …
（２）３７．（．）３３３
稳定渗流条件下沿河路基挡墙主动土压力分析 … … 我国建筑企业技术创新路径探析—— 以中交集团为例
・
１８・６
水运工Fra bibliotek程２０雏０８．
运工程）０８年ｌ１）０２～２期总目录
（号内的数字：期数．）括页数
● 综合
我国港口建设技术发展趋势 … …… … …… … … …… … （．１１）
防冲墙前缘冲刷坑系列模型实验研究 … … … …… … … 深圳前湾围海工程分期开发的优化决策 … … … … …

BP神经网络预测河湾最大冲刷深度

义．
ｇｔｎ学习算法．Ｐ学习算法是由Ｒｍｌｒ等在ａｏ）ｉＢｕｅａｈｔ１８年提出… ．９６由于ＢＰ神经网络能模拟人的大脑
活动，有极强的非线性逼近、具自训练学习、自组织和容错能力，因此得到了广泛的应用．统计，０据８％
ａ
ｍａｔｒｏａｔｔｏｅａｔｔｅｄｐｈｉｔｓａｌｈｍｐｉｇｅｗｅｎｔｅｆｃｏｓａｄｄｐｈｔｅｆｆｃ，ｏｆｒｃｓｈｅｔｓｏｅｔｂｉｓａｐｎｓｔｅｈａｔｒｎｅｔ．Ｔｈｒｄ — ｂｅｔａｉｔｎｌｙｉｔｉｄｅｐｒｎｉｌｏｍｕａａｅｎｅｐｒｅｔｎｉｎｉａｙｉ．Ｔｈａｅｉａｓｏｆｘｅｉｔａｒｌｓｂｓｄｏｘｅｉｎｓａｄｄｍｅｓｏａｌｓｓｏｗａｎｅｆｍｎｎｅｐｐｒ
质是建立一个非线性映射．实现这种映射的传统途径是在室内试验的基础上，采用量纲分析和多元回归的方式建立经验公式．根据Ｂ（Ｐ前馈）经网络模型能逼近任何闭区间的连续函数的性质，室内试验的基础上，神在尝试采用人工神经网络模型对河湾冲刷深度进行预测，并与经验公式的计算结果进行了比较．结果显示，Ｐ神经网络能够Ｂ更为准确地对河湾最大冲刷深度做出预测．
ａｔｍｐｓｏａｏｔａｋｐｏａａｉｎ（Ｐ）ｅｒｌｅｗｏｋｍｏｅｔｒｄｃｔｅＳｏｒｅｔｃｒｉｇｔｔｅｔｔｄｐｃｒｐｇｔｂｏＢｎｕａｎｔｒｄｌｏｐｅｉｈｕ— ｐｈａｏｄｔｃｄｃｎｏ

基于BP神经网络的水上交通事故预测及MATLAB实现

基于BP神经网络的水上交通事故预测及MATLAB实现一、本文概述随着水上交通的日益繁忙和船舶数量的不断增加，水上交通事故的发生频率及其带来的损失也日益严重。

因此，对水上交通事故的有效预测和防范成为了航运业和海事管理部门面临的重要挑战。

近年来，随着技术的发展，神经网络模型在水上交通事故预测领域的应用逐渐显现出其独特的优势。

本文旨在探讨基于BP（反向传播）神经网络的水上交通事故预测方法，并通过MATLAB软件实现该预测模型，以期为水上交通安全管理和事故预防提供新的思路和手段。

BP神经网络是一种多层前馈网络，通过反向传播算法调整网络权值和阈值，实现对输入信息的非线性映射和预测。

本文首先介绍BP神经网络的基本原理和在水上交通事故预测中的应用背景，然后详细阐述模型的构建过程，包括数据预处理、网络结构设计、参数设定等关键步骤。

接下来，本文将重点介绍如何使用MATLAB编程实现BP神经网络模型，并通过实际案例验证模型的预测效果。

本文还将对模型的优缺点进行分析，并探讨未来可能的改进方向。

通过本文的研究，我们期望能够为水上交通事故预测提供一种新的有效方法，为航运业和海事管理部门的决策提供科学依据，同时推动技术在水上交通安全领域的应用和发展。

二、BP神经网络的基本原理BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种通过反向传播算法进行训练的多层前馈网络。

它的基本原理是模拟人脑神经元的连接方式，通过构建多个神经元的层级连接，实现对复杂信息的处理和分析。

BP神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

每一层的神经元都与下一层的神经元全连接，形成了一种层级结构。

在训练过程中，网络首先接收输入信号，通过各层的神经元计算后，输出预测结果。

然后，根据预测结果与真实结果之间的误差，通过反向传播算法，从输出层逐层向输入层传递误差信号，并调整各层神经元的权重和偏置，使网络的预测结果逐渐接近真实结果。

反向传播算法是BP神经网络的核心。

它基于梯度下降法，通过计算损失函数对权重和偏置的梯度，来更新网络参数。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

孟庆峰１，程永舟１，胡旭跃，，莫静琳ｚ，戴玉婷，
（．１长沙理工大学水利学院，湖南长沙４０７；２湖南省高速公路管理局，湖南长沙４００）１０６．１０１
摘要：桥墩局部冲刷深度是确定桥墩基础埋深的重要依据，过大的冲刷是桥梁水毁的主要原因之一。利用神经网络和一些实测数据建：Ｂ神经网络模型，进行冲刷深度的预测，用收集到的桥墩局部冲刷数据样本训练并测试Ｂ神经网络模型。￣Ｐ－Ｐ测试结果表明由Ｂ神经网络模型得出的桥墩局部冲刷深度预测值与实测值比较吻合，说明该神经网络模型预测桥墩局部冲Ｐ刷深度是可行的、有效的。关键词：Ｂ神经网络；桥墩；局部冲刷Ｐ中图分类号：Ｕ４３２４２文献标志码：Ａ文章编号：１０－９２２０）７０３ — ５０２４７（０８０ —０９０
桥墩冲刷的机理十分复杂，影响桥墩附近局部冲刷的因素很多，包括水深、流速、流向、河床泥沙类型、干容量、粒径、级配等，还涉及桥墩的尺寸、形状等［］１。－２桥墩局部冲刷深度计算公式众多，詹义正［、３１高冬光等【采用不同方法建立了桥墩局部冲刷深２】度计算公式。据不完全的统计．内外学者从不同国途径、设想撰写发表的桥墩局部冲刷深度计算公
ＦｏｅａｔＭｏｄｌｆｒＬｏａｏｉｇＤｅｈＡｒｕｉｅＰｉｒｉＡＨｉｄｒｃｓｅｏｃｌＳｃｕｒｎｐｔｏｎｄＢｒｄｇｅｎｕｖａＢｅｌ
ＢａｅｎｓｄｏＢＰｕａｔ源自ＮｅｒｌＮｅｗｏｒｓｋ
２ｕａｒｖｎｉｌｘｒｓｗｙＡｍｎｓａｔｕｅｕＣａｇｈ１０１Ｃｉａ．ＨｎｎＰｏｉｃａＥｐｅｓａｄｉｉｒｎｒａ，ｈｎｓａ００，ｈｎ）ｔＢ４
Ａｂｔａｔｈｏａｃｕｎｅｔｒｕｄｂｄｅｐｅｉｎｆａｔｅｅｎｏｄｔｒｎｔｅｅｄｄｓｒｃ：Ｔｅｌｃｌｓｏｒｇｄｐｈａｏｎｒｇｉｒｉａｓｇｉｃｎｌｍｅｔｔｅｅｍｉｅｉｍｂｄｅｉｉｓｉｓ
ｆａｉｌｎｆｅｔｖｎｐｅｃｉｒｄｇｏａｃｕｒｅｓｂｅａｄｅｆｃｉｅｉｒｄｉｔｎｇｂｉｅｌｃｌＳｏ．
ＫｅｒｓＰｎｕａｅｗｏｋ；ｒｇｉｒｌｃｌＳｏｒｙｗｏｄ：Ｂｅｒｌｔｒｓｂｄｅｐｅ；ｏａｃｕｎｉ
ＭＥＧＱｎ－ｅｇ，ＣＮｏｇｚｏＵＸ－ｕＮｉｇｆｎＨＥＧＹｎ－ｈｕ，Ｈｕｙｅ，ＭＯＪＧ－ｉＡＵｔｇＩｌ，ＤＩ－ｉＮｎＹｎ
ｆ．ｃｏｌｏａｅｏｓｒａｃ，ｈｎｓａＵｉｅｓｔｆＴｃｎｌｇ，ｈｎｓａ４０７，ｈｎ；１ＳｈｏｆＷｔｒＣｎｅｖｎｙＣａｇｈｎｖｒｉｏｅｈｏｏｙＣａｇｈ１０６Ｃｉａｙ
ＢｅｒｅｗｒｓｒｅｃｌｃｅａａｏｒｇｉｒｌｃｌＳｏｒａｅａａｔｄｔｒｉｎｅｔｔｅｍｏｅ．ＩｅＰｎｕａｎｔｏｋ．Ｉｏｌｔｄｄｔｆｂｄｅｐｅｏａｃｕｄｐｅｏｔｎａｄｔｓｈｄ１ｒｌ ’ ｈｅｉｒａ ’ ｈｒｓｌｈｗｈｔｔｅｐｅｉｔｄｖｌｅｉｎｇｏｇｅｍｅｔｗｉｈａｕｅｎ．Ｓｈｒｐｓｄｍｅｈｄｉｅｕｔｓｏｔａｈｒｄｃｅａｕｓｉｏｄａｒｅｎｔｔｅｍｅｓｒｄｏｅｏｔｅｐｏｏｅｔｏｓｓｈ
维普资讯
２００８年７月
水运工程
Ｐｒｏｔ＆ＷａｅｗａｇｎｅｎｔｒｙＥｎｉｅｒｇｉ
Ｊ１２０ｕ．０８
ＮｏＳｒａ．４１．７ｅｉｌＮｏ７
第７期
总第４７期１
基于Ｂ神经网络的冲积河床Ｐ桥墩局部冲刷深度预测模型
ｄｅｔＩｅｓｆｔｆｔｉｄｅｄｐｎｎｉｓｓｏｒｎｅｉｎｂｃｕｓｖｒｓｏｓｏｅｏｈｉａｓｓｏｐｈ．ｒｈａｅｙｏｈｅｂｒｇｅｅｄｓｏｔｃｕｇｄｓｇｅａｅｏｅ－ｃｕｒｉｎｆｔｅｍａｎｃｕｅｆ ’ ｉｂｄｅＳｄｓｒｙｂｔｒｎｔｉａｒｈｅｆｒｃｓｄｌｏｃｕｎｐｈｉｏｕｔｄｂｅｒｅｗｏｋａｄｉｒｇｅｔｏｙｗａｅ．Ｉｈｓｐｐｅ，ｔｏｅａｔｍｏｅｆｓｏｒｇｄｅｔｓｃｎｄｃｅｙｎｕａｎｔｒｎｉｌ