TY - JOUR T1 - Optimization of ANFIS Model using Genetic Algorithm for Estimation of Scour Depth around Bridge Abutments TT - بهینه‌سازی مدل انفیس توسط الگوریتم ژنتیک برای تخمین عمق آبشستگی در اطراف تکیه‌گاه پل‌ها JF - JSTNAR JO - JSTNAR VL - 25 IS - 1 UR - http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-3938-fa.html Y1 - 2021 SP - 75 EP - 89 KW - ANFIS KW - Algorithm genetic KW - Optimization KW - Scour KW - Bridge abutment KW - Sensitivity analysis N2 - بهینه­سازی مدل‌های هوش مصنوعی از اهمیت بسزایی برخوردار است زیرا باعث بهبود عملکرد این مدل‌ها و افزایش انعطاف آنها می‌شود. در این مطالعه، عمق آبشستگی در مجاورت تکیه پل‌ها به شکل‌های مختلف توسط مدل ANFIS و ANFIS-Genetic Algorithm (GA) تخمین زده شد. به‌عبارت دیگر، برای بهینه‌سازی توابع عضویت مدل ANFIS از GA استفاده شد که عملکرد مدل ANFIS به‌شکل قابل توجهی بهبود یافت. در ابتدا، پارامترهای تأثیرگذار بر روی عمق آبشستگی در اطراف تکیه‌گاه پل‌ها تعریف شدند. سپس با استفاده از این پارامترهای ورودی، یازده مدل مختلف برای هر یک از مدل‌های ANFIS و ANFIS-GA تولید شدند. سپس با تجزیه و تحلیل نتایج این مدل‌ها، مدل برتر برای هر یک از روش‌های ANFIS و ANFIS-GA زنتیک معرفی شدند. به‌عنوان مثال، مقدار ضریب همبستگی و شاخص پراکندگی برای مدل ANFIS به‌ترتیب برابر با 0/979 و 0/070 و برای مدل ANFIS-GA نیز به‌ترتیب مساوی با 0/986 و 0/056 محاسبه شدند. علاوه بر این، نسبت اختلاف متوسط برای مدل‌های برتر ANFIS و ANFIS-GA به‌ترتیب مساوی با 0/984 و 0/988 بودند. بنابراین نشان داده شد که مدل‌های ترکیبی ANFIS-GA دقت بیشتری در مقایسه با مدل‌های ANFIS داشتند. همچنین، تحلیل حساسیت نشان داد که عدد فرود (Fr) و نسبت عمق جریان به شعاع حفره آبشستگی (h/L) به‌عنوان مؤثرترین پارامترهای ورودی برای تخمین عمق آبشستگی در مجاورت تکیه‌گاه پل‌ها شناسایی شدند. M3 10.47176/jwss.25.1.13931 ER -