港口外航道整治工程项目决策中淤积预测分析

论文摘要

港口在国民经济中的地位进一步提升,港口功能不断拓展,己从传统的运输节点转为国际贸易的中心。港口、航道的泥沙淤积问题一直是影响许多港口发展的一个制约因素。海岸工程中经常采用工程措施来处理和解决泥沙问题。但是对于粉沙质海岸的淤积机制研究目前尚不是很完善,所以采用统计方法和计算机手段对骤淤进行分析和预测十分必要。本文首次以生存分析作为计算工具,以北方某港资料为实例,研究了以淤积为死亡时间,选取工程实践中的一些指标作为输入指标,并运用生存分析方法对港口淤积进行主成分分析得到影响港口淤积的主要因素与独立因素。提出了应用神经网络方法进行预测的模型。模型输入指标采取运用生存分析得出的独立因素。生存资料存在部分删失数据,忽略删失观察将导致对该观察点后危险性的过高估计,因为数据中包括随访时间短且到达观察终点的数据,而排除了随访时间短的删失数据。避免了生存分析中的风险比例假定。每个月作为一个病人,条件基本可以假定为固定的。充分利用了生存分析处理截尾数据的能力,也利用了神经网络在预测中的灵活性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 港口外航道整治项目决策中淤积预测重要性
• 1.1.1 港口对国民经济的影响
• 1.1.2 泥沙淤积问题对港口项目决策的影响分析
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 港口淤积预测的现状
• 1.2.2 生存分析的研究现状
• 1.2.3 神经网络的研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 第二章 港口外航道淤积主成分分析模型
• 2.1 港口外航道淤积一般影响因素
• 2.1.1 潮汐对港口外航道泥沙淤积的影响
• 2.1.2 潮流对外航道泥沙淤积的影响
• 2.1.3 波浪对外航道泥沙淤积的影响
• 2.1.4 风力对外航道泥沙淤积的影响
• 2.2 生存分析用于港口外航道淤积因素分析的条件
• 2.3 港口外航道淤积影响的因素分析
• 2.3.1 淤积影响的单因素分析模型
• 2.3.2 淤积影响的多因素分析模型
• 2.3.3 模型的应用条件
• 第三章 港口外航道淤积预测模型
• 3.1 港口外航道淤积 BP 神经网络预测模型
• 3.1.1 BP 神经网络应用范围
• 3.1.2 BP 神经网络模型特点
• 3.2 BP 神经网络应用于港口外航道淤积预测的可行性
• 3.2.1 港口外航道BP 神经网络预测模型优势
• 3.2.2 港口外航道BP 神经网络预测模型可行性
• 3.3 港口外航道淤积神经网络预测模型
• 3.3.1 BP 神经网络的层数
• 3.3.2 隐含层神经元数
• 3.3.3 初始权值的选取
• 3.3.4 学习速率
• 3.3.5 期望误差的选取
• 第四章 实例研究
• 4.1 案例的背景
• 4.2 泥沙淤积的单因素分析
• 4.3 泥沙淤积有无防护措施的生存率比较
• 4.4 泥沙淤积多因素分析模型
• 4.4.1 COX 模型的建立
• 4.4.2 COX 模型数据分析
• 4.4.3 COX 模型模拟计算结果
• 4.5 基于BP 神经网络的港口外航道泥沙淤积预测模型
• 4.5.1 指标确定
• 4.5.2 数据训练和校验
• 4.6 计算结果分析
• 第五章 结论
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢