Initial assessment of bridge backwater using an artificial neural network approach
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Notice bibliographique
Résumé
The assessment of backwater resulting from extra energy losses on flood flows caused by bridge constrictions is of vital interest in hydraulic engineering due to its importance in the design of waterways and management of flooding. Although many detailed methods for estimating bridge backwater have been developed, an initial estimate of the magnitude of bridge backwater using a practical model, such as the multiple linear regression (MLR) technique, has a crucial importance for rapid evaluation of flood damages upstream of the bridge structure. In the current study, first, two artificial neural network (ANN) models using the same amount of input data as that of an MLR approach were developed, and then the ability of these ANN models versus the MLR models was investigated for the initial assessment of bridge backwater, both models having been based on the comprehensive laboratory data of the Hydraulic Research Wallingford in UK. The comparison of the results by the MLR and the ANN approaches revealed that the ANN model gave better predictions than those of the MLR model when applied to these laboratory data. United States Geological Survey (USGS) field data were also used for the validation and comparison of these methods. The results showed that ANN approaches yielded more accurate results than those of the MLR models when applied to these field data including actual flood profiles through many bridges.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle