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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.25 No.6
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 765 - 778 (14page)
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The present study intends to find a proper solution for the estimation of the physical behaviors of enlarged piles through a combination of small-scale laboratory tests and a hybrid computational predictive intelligence process. In the first step, experimental program is completed considering various critical influential factors. The results of the best multilayer perceptron (MLP)-based predictive network was implemented through three mathematical-based solutions of dragonfly algorithm (DA), whale optimization algorithm (WOA), and ant lion optimization (ALO). Three proposed models, after convergence analysis, suggested excellent performance. These analyses varied based on neurons number (e.g., in the basis MLP hidden layer) and of course, the level of its complexity. The training R<sup>2</sup> results of the best hybrid structure of DA-MLP, WOA-MLP, and ALO-MLP were 0.996, 0.996, and 0.998 where the testing R<sup>2</sup> was 0.995, 0.985, and 0.998, respectively. Similarly, the training RMSE of 0.046, 0.051, and 0.034 were obtained for the training and testing datasets of DA-MLP, WOA-MLP, and ALO-MLP techniques, while the testing RMSE of 0.088, 0.053, and 0.053, respectively. This obtained result demonstrates the excellent prediction from the optimized structure of the proposed models if only population sensitivity analysis performs. Indeed, the ALO-MLP was slightly better than WOA-MLP and DA-MLP methods.
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H. Ardalan / 2009 / Piles shaft capacity from CPT and CPTu data by polynomial neural networks and genetic algorithms / Computers and Geotechnics 36(4):616~625
Masoud Bozorgvar / 2019 / Semi-active seismic control of a 9-story benchmark building using adaptive neural-fuzzy inference system and fuzzy cooperative coevolution / Smart Structures and Systems, An International Journal 23(1):1~14
Bui / 2019 / Predicting Slope Stability Failure through Machine Learning Paradigms / ISPRS International Journal of Geo-Information 8(9):395
Dieu Tien Bui / 2019 / Prediction of Pullout Behavior of Belled Piles through Various Machine Learning Modelling Techniques / Sensors 19(17):3678
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Bui / 2019 / Predicting Slope Stability Failure through Machine Learning Paradigms / ISPRS International Journal of Geo-Information 8(9):395
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