[发明专利]一种基于人工智能和数值模型的波浪模拟方法

摘要

本发明提供一种基于人工智能和数值模型的波浪模拟方法，包括以下步骤：步骤1：确定波浪模型结构；步骤2：初始化波浪模型参数；步骤3：输出初始条件，计算波浪模型适应度值；步骤4：选择操作；步骤5:交叉操作；步骤6：变异操作；步骤7：计算适应度；步骤8：判断是否满足结束条件，若满足，则进入步骤9；若不满足，则返回步骤4；步骤9：获取最优参数组合；步骤10：将步骤9得到的参数重新代入步骤(1)的公式的模型中再次计算模拟波浪。本发明奖人工智能技术与波浪模型相结合，实现对波浪模型参数的自动选择；根据输入的风速条件和地形条件能够自动选取更符合实际的浪模型参数，提高模拟精确度。

主权项

1.一种基于人工智能和数值模型的波浪模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：确定波浪模型结构；所述波浪模型结构为：其中，式中，N表示谱密度，其值为能谱密度E与波浪相对频率σ的比值；C_x和C_y表示波浪在x方向和y方向的空间传播速度；C_σ和C_θ表示波浪在σ方向和θ方向的传播速度；方程左边第1项表示N在时间上的变化率，第2、3项表示N在地理空间x方向和y方向上的传播，第4、5项表示波浪受地形及水流作用在σ方向和θ方向的传播变形；方程右边S_tot代表控制物理过程的源函数项；步骤2：初始化波浪模型参数；所述波浪模型参数包括：风的拖曳系数、三波相互作用系数、四波相互作用系数、白冠系数、底摩擦系数和破碎系数；步骤3：输出初始条件，计算波浪模型适应度值；计算公式如下所示：式中，F_i为第i个个体的适应度值；E_i为第i个个体的误差平方和；y_j、o_j分别为第j组波浪数据的期望输出、预测输出；m为波浪数据个数；k为系数，取0.5；步骤4：选择操作：选择操作是指从父代群体中以一定概率选择个体到子代群体中，个体被选中的概率跟适应度值有关，适应度值大的个体被选中的概率也越大；使用轮盘赌法作为选择算法，其公式如下所示：式中，p_i为每个个体被选中的概率；步骤5:交叉操作：所述交叉操作算法采用实数交叉法，其公式如下所示：式中，a_kj为k个个体的j位的实数编码(基因)；a_lj为l个个体的j位的实数编码(基因)；b为[0,1]之间的随机数；步骤6：变异操作，按下式进行变异操作：式中，a_ij为第i个个体a_max为基因a_ij的上界；a_min为基因a_ij的下界；f(g)＝r₂(1‑g/G_max)；r₂为一个随机数；g为当前遗传代数；G_max为最大遗传代数；r为[0,1]之间随机数；步骤7：计算适应度；步骤8：判断是否满足结束条件，若满足，则进入步骤9；若不满足，则返回步骤4；步骤9：获取最优参数组合；步骤10：将步骤9得到的参数重新代入步骤(1)的公式的模型中再次计算模拟波浪。