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海堤是沿海地区重要的防御基础设施，保护内陆地区免受风暴潮、海浪越堤和土壤侵蚀的侵袭。海堤趾部冲刷是由海浪引起的床层物质的堆积和侵蚀造成的，对沿海基础设施的结构完整性构成了重大威胁。准确预测冲刷深度对于合理有效地设计和维护沿海结构至关重要，这有助于降低趾部冲刷导致结构失效的风险。然而，目前用于评估倾斜结构趾部冲刷的指导和预测工具有限。近年来，人工智能和机器学习 (ML) 算法引起了人们的兴趣，尽管它们为许多沿海工程应用提供了稳健的预测模型，但此类模型尚未应用于冲刷预测。本文，我们开发并提出了基于 ML 的模型，用于预测倾斜海堤趾部冲刷深度。使用四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、梯度提升决策树 (GBDT)、人工神经网络 (ANN) 和支持向量机回归 (SVMR)。使用综合的物理建模测量数据来开发和验证预测模型。采用一种新颖的特征选择、特征重要性和超参数调整算法框架，用于基于 ML 的模型的预处理和后处理步骤。提出了深入的统计分析来评估所提模型的预测性能。结果表明，在本研究中测试的所有算法中，预测准确率至少为 80%，总体而言，SVMR 的预测最准确，判定系数 (r2) 为 0.74，平均绝对误差 (MAE) 值为 0.17。在所测试的算法中，SVMR 算法的计算效率也最高。本研究提出的方法框架可应用于冲刷数据集，以快速评估海岸防御结构的冲刷情况，从而促进基于模型的决策。
用于冲刷深度的高效数据驱动机器学习模型......
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