基于随机森林算法的防波堤波浪衰减性能快速评估模型研究

《Ocean Engineering》：Machine learning-based rapid assessment of wave attenuation performance: A random forest approach for breakwater monitoring

本研究针对海岸工程中防波堤波浪衰减特性预测的难题，创新性地应用随机森林机器学习算法，建立了入射波浪参数与透射波浪关键指标（有效波高Hs和最大波高Hmax）之间的高精度预测模型。通过对福建连江浮式防波堤系统的现场监测数据进行分析，模型在Hs预测中取得了优异性能（R2 = 0.91，RMSE = 0.08），特征重要性分析表明外部Hs是主导预测因子。该研究为防波堤性能监测和海岸防护工程设计优化提供了可靠的技术支撑。

　　

在波涛汹涌的海洋环境中，防波堤作为海岸防护的第一道防线，其波浪衰减性能的准确预测直接关系到沿海基础设施的安全和海洋养殖业的可持续发展。然而，传统的波浪传播预测方法面临着严峻挑战——物理模型实验难以同时满足所有相似准则，而经验公式又往往过度简化了波浪与结构物之间复杂的非线性相互作用。特别是对于浮式防波堤，其锚系动力学和结构-波浪共振现象更增加了预测的复杂性。

面对这一工程难题，发表在《Ocean Engineering》上的最新研究为我们带来了突破性的解决方案。研究人员将目光投向了迅猛发展的机器学习领域，特别是以随机森林为代表的集成学习算法，试图建立一种能够快速准确评估防波堤波浪衰减性能的新方法。

研究团队以福建省连江县的浮式防波堤系统为研究对象，利用布置在防波堤前后两侧的声学波浪流速仪，持续收集了2014年至2015年间的波浪监测数据。这些宝贵的一手资料包含了每小时的有效波高H_s、最大波高H_max、平均波周期和平均波方向等关键参数，共计5577组有效样本，为机器学习模型训练提供了坚实的数据基础。

在技术方法上，该研究主要采用了随机森林回归算法，并与线性回归、岭回归、LASSO回归、支持向量机回归和梯度提升树回归等多种机器学习模型进行了系统性比较。通过10折交叉验证和网格搜索技术对模型超参数进行优化，使用R²、RMSE、MAPE和MAE等指标全面评估模型性能。研究还深入分析了不同波浪条件下模型的预测能力以及各输入特征对预测结果的贡献度。

模型比较与性能评估

研究人员首先对六种机器学习模型进行了全面比较，发现随机森林回归和梯度提升回归在预测有效波高H_s方面表现最为优异，两者性能相差不足1%。随机森林模型在H_s预测中达到了R² = 0.91，RMSE = 0.08的卓越性能。支持向量机回归表现中等，而线性回归和岭回归结果相近但稍逊一筹，LASSO回归则明显落后。这种性能层次结构在不同波浪条件下保持一致，但各模型在预测较大波高时性能均有所下降。

波浪条件下的性能变化

研究深入分析了模型在不同波高区间的预测表现。当H_s ≤ 1米时，所有模型均表现出色，随机森林和梯度提升模型性能相当。在1米 < H_s ≤ 2米的中等波高范围内，随机森林模型优势明显，而LASSO模型则完全失效。对于极端波浪条件（H_s > 2米），由于样本数量极少（仅7个记录），所有模型均表现不佳，甚至出现负R²值，这表明需要更多极端事件数据来提高模型泛化能力。

超参数优化分析

通过对随机森林模型四个关键超参数的敏感性分析，研究人员发现min_samples_split参数对模型性能影响最为显著，其值增加会持续改善预测精度。max_depth和max_features参数在特定值（分别为10和0.7）时达到最优，而n_estimators参数在达到200棵树后性能趋于稳定。最终确定的最优参数组合为：n_estimators = 200，max_depth = 10，min_samples_split = 15，max_features = 0.7。

输入特征组合与重要性分析

研究探讨了不同输入特征组合对预测效果的影响。令人惊讶的是，仅使用外部H_s作为输入时，模型就能达到R² = 0.92的优秀性能，添加波周期和波方向后仅带来5%的性能提升。特征重要性定量分析显示，外部H_s贡献了约76%的预测权重，波周期和波方向分别贡献14%和10%，这一结果与波浪-结构物相互作用的基本物理原理高度一致。

最大波高预测结果

研究还将该方法扩展到最大波高H_max的预测。虽然H_max预测精度整体低于H_s（随机森林模型R² = 0.85），但绝对性能仍满足工程应用需求。与H_s预测类似，随机森林在H<>

该研究的结论部分强调，基于随机森林的机器学习方法在防波堤波浪衰减预测中表现出色，特别是在正常波浪条件下。有效波高H_s是预测透射波浪的最关键参数，而波周期和波方向的补充作用相对有限。尽管在极端波浪条件下预测性能有所下降，但模型在工程实践常见波浪范围内保持了良好的鲁棒性。

这项研究的重要意义在于它成功地将机器学习技术应用于海岸工程实际问题，为防波堤性能监测提供了一种快速、准确的评估工具。与传统方法相比，随机森林模型不仅预测精度高，而且能够适应实际监测中常见的数据缺失情况，具有很强的实用价值。研究结果对防波堤设计优化、海岸灾害风险评估以及海洋养殖安全保障都具有重要的指导意义。

然而，研究也指出了当前方法的局限性，包括对单一海区和单一结构类型的依赖性，以及对极端波浪预测能力的不足。未来研究需要扩展到更多海区和结构类型，并结合物理机制增强模型的可解释性，进一步提高对极端波浪的预测能力。这一研究方向将为海岸工程领域的智能化发展开辟新的路径。