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Prediction of landslide tsunami run-up on a plane beach through feature selected MLP-based model

Journal of Ocean Engineering and Science 2024年第3期9卷 222-231页

作者： baran.aydın.savas yaguzluk Mustafa Açıkkar Department of Civil Engineering Adana Alparslan Turkes Science and Technology UniversityAdana 01250Turkey Department of nanotechnology and Engineering Sciences Adana Alparslan Turkes Science and Technology UniversityAdana 01250Turkey Department of Software Engineering Adana Alparslan Turkes Science and Technology UniversityAdana 01250Turkey

We proposed new prediction models based on multilayer perceptron(MLP)which successfully predict the maximum run-up of landslide-generated tsunami waves and assess the role of parameters affecting *** input is approximately 55,000 rows of data generated through an analytical solution employing slide’s cross section,initial submergence,vertical thickness,horizontal length,beach slope angle and the maximum run-up itself,along with its occurrence *** parameters are first ranked through a feature selection algorithm and six models are constructed for a 9,000-row randomly sampled *** MLP-based models led predictions with a minimum Mean Absolute Percentage Error of 1.1%and revealed that vertical slide thickness has the largest impact on the maximum tsunami run-up,whereas beach slope angle has minimal *** parison with existing literature showed the reliability and applicability of the offered *** methodology introduced here can be suggested as fast and flexible method for prediction of landslide-induced tsunami run-up.

关键词： Landslide tsunami Maximum run-up Artificial neural networks Feature selection

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