通过将数值建模和人工智能集成到Sand Engine应用程序中,为评估沿海保护计划提供了一个新的框架
Pavitra Kumar1, Nicoletta Leonardi2
1Department of Geography and Planning, School of Environmental Sciences, University of Liverpool, Chatham Street, Liverpool, L69 7ZT, UK. pavitra.kumar@liverpool.ac.uk.
这项研究开发了一个应用程序来预测沙子发动机设计如何影响沿海保护. 该工具使用人工神经网络来优化沿海防御的基于自然的解决方案,改善决策.
科学领域:
- 沿海工程的工程.
- 环境科学环境科学
- 基于自然的解决方案
背景情况:
- 越来越多的人对自然工程 (EwN) 和基于自然的解决方案 (NBS) 越来越感兴趣.
- 关于大规模营养干预的设计特征和功能,仍然存在不确定性.
- 在优化沿海建模以支持决策方面存在挑战.
研究的目的:
- 调查沙子发动机设计对沿海过程的影响.
- 开发一种用于评估砂发动机冲击的预测工具.
- 加强对沿海管理决策的建模信息的使用.
主要方法:
- 使用Delft3D进行了500多次数值模拟.
- 在模拟数据上训练了12个人工神经网络 (ANN) 组合模型.
- 在 MATLAB 中开发了一个沙子引擎应用程序,集成了 ANN 模型.
主要成果:
- 据ANN模型准确地预测了沙子发动机对水深,波浪高度和沉积物运输的影响.
- 沙子发动机应用程序有效计算各种沙子发动机设计的影响.
- 在预测关键沿海变量方面表现良好.
结论:
- 开发的沙发机应用程序为评估NBS沿海保护战略提供了有价值的工具.
- 这项研究有助于更好地理解沙发机的功能及其优化.
- 通过可访问的建模输出,为沿海工程师和管理人员提供信息化的决策.
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