我国具有很长的海岸线,有很多海岸会受到海浪、潮流的侵蚀与损害,防波堤和护岸结构的建立可以承受海浪的侵害,并且保护堤后的建筑物,确定合适的堤防工程的堤顶高程十分重要。而越浪量是确定堤顶高程的主要指标,准确计算堤顶越浪量,对保证堤防堤工程的安全性、经济性及观赏性具有重要意义。而海洋环境情况又十分复杂,近海堤防的越浪量由于受到各种复杂因素的影响,表现为非线性过程,而且因素之间相互影响,关系也很难确定。近年来,信息技术特别是人工智能技术的发展,为越浪量的预测和计算提供了新思路。目前关于越浪量的预测研究中,大多针对单向波或正向入射的情况,而实际波浪为多向不规则波浪,并且存在斜向作用情况,目前这方面研究仍有很大不足。因此,本文采用神经网络建立斜向和多向不规则波在不同型式结构上的越浪量预测方法。本研究总结了前人的研究成果,收集了大量的多向波和斜向波的越浪量资料,建立了斜向波和多向波越浪量神经网络数据集。利用BP神经网络模型分别针对直立堤和斜坡堤建立了斜向和多向不规则波的平均越浪量预测模型。模型中采用Adam算法作为搜索网络权重值最优参数的算法,Tanh函数作为神经元的激活函数,Dropout法抑制B...