Application of ANN in Prediction of Wave Run up in Swash Zone
Publish Year: 1391
Type: Conference paper
Language: English
View: 838
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دانلود نمایند.
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
ICOPMAS09_105
Index date: 14 June 2014
Application of ANN in Prediction of Wave Run up in Swash Zone abstract
Swash zone constitutes the area of beach where the waves run up and run down after traveling towards the shoreline. Wave run-up is the maximum elevation of wave uprush above still-waterlevel to which the water rises on the beach or structure. To accomplish a safe design of beachnourishments and/or coastal structures, it is important to estimate an optimized crest height toprevent sea water passing into the beach. Existing empirical relationships for prediction of wave run-up are mainly based on regression methods based on the experimental data. Artificial Neural Network (ANN) has been used to simulate several complicated coastal engineering problems. ANNs are known as flexible modeling tools with capabilities of learning the mathematicalmapping between input and output variables of nonlinear systems. Hence, it is essential to use intelligent computational tools to the existing data to present a more accurate prediction model. In this study, the wave run-up is modeled using an ANN model and the model result is compared with the available empirical formula.
Application of ANN in Prediction of Wave Run up in Swash Zone Keywords:
Application of ANN in Prediction of Wave Run up in Swash Zone authors
Abbas Yeganeh-Bakhtiary
Assistant Professor , School of Civil Engineering, IUST
Tohid Savalanpour
Graduate student , School of Civil Engineering, IUST
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :