Prediction of reflection coefficient of a perforated Quarter Circle Breakwater using artificial neural network (ann)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A breakwater is structure which is generally adopted in not only protecting the shoreline, but also in creating tranquil zone on the lee side of the structure minimizing the various movements on the anchored ships / vessels due to the wave / tidal action in the region resulting in easy handling of goods. Over the years, breakwater was generally constructed using rubble mounds. Due to the increase in demand for the coastal development all over the world, many innovative Breakwater were evolved as against the rubble mound. In the recent times, in order to economize the innovative breakwater construction, Semi Circular caisson type Breakwater has been studied. Based on Semi circularBreakwater (SBW), Quarter circular Breakwater (QBW) has been evolved. The hydrodynamic performance of a coastal structure is important, because it involves many parameters to be considered while designing a safe and economical structure. The hydro-dynamic performance of a Quarter circular breakwater is studied in a monochromatic wave flume in the Department of Applied Mechanics and Hydraulics, National Institute of Technology, Surathkal Karnataka, India. In the present paper reflection coefficient (Kr) of a perforated Quarter circular Breakwater (QBW) with various S/D ( spacing to diameter ratio) values is predicted applying Artificial Neural Network (ANN) technique using MATLAB. Four networks were constructed by varying the number of hidden layers based on the input parameters, which affects the performance of the breakwater. The predicted values of reflection coefficient using ANN, are compared with the experimental results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».