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摘要 本文介绍了两种人工智能建模方法，即遗传规划 (GP) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)，用于在 320 组实验室和现场测量数据的清水条件下预测桥墩冲刷深度。冲刷深度被建模为五个主要无量纲参数的函数：桥墩宽度、逼近流深度、弗劳德数、粒径分布的标准差和通道开阔度。使用训练后的 GP 模型建立了函数关系，并通过将结果与 ANFIS 模型和七个传统的基于回归的公式的结果进行比较来验证其性能。数值试验表明，GP 模型比 ANFIS 模型或任何其他经验方程具有更好的一致性。通过将推导的 GP 方程用于预测埃及因巴巴大桥桥墩周围的冲刷深度，证实了 GP 模型的优势。
桥墩周围局部冲刷预测
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