Prediction of Wave Reflection from Berm Breakwaters, Part A: Presenting a New Formula
محل انتشار: مجله مهندسی هیدرولیک و آب، دوره: 2، شماره: 2
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 12
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JHWE-2-2_010
تاریخ نمایه سازی: 28 آبان 1404
چکیده مقاله:
Wave reflection is an important hydrodynamic parameter in the design procedure of berm breakwaters. The existing formulae for predicting the wave reflection from berm breakwater are mainly based on regression model of available experimental data. Recently, applications of soft computing approaches and data mining techniques in tackling coastal engineering related problems received considerable attention. In this paper, accuracy of existing berm reflection formulae was evaluated by use of statistical measures and M۵′ model tree algorithm is employed to predict the wave reflection with high precision. M۵′ model trees are trained and tested with the available experimental data. Both hydrodynamic and structural factors including wave steepness, berm permeability and structure slope have been considered in developing the prediction models. Performance of developed models is tested against the experimental data by using statistical error parameters. The results show that the proposed formulae by M۵′ model tree algorithm yields in more accurate prediction of wave reflection from berm breakwaters than existing formulae.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Abbas Yeganeh Bakhtiary
School of Civil Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran
Milad Zabihi
Lir National Ocean Test Facility, MaREI, University College Cork, Cork, Ireland
Mohammad Hossein Kazeminezhad
Iranian National Institute for Oceanography & Atmospheric Science (INIOAS), Tehran, Iran
Mehdi Adjami
Faculty of Civil Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :