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학술저널
저자정보
Pan Hu (Technical University of Munich) Zohre Moradi (Imam Khomeini International University) H. Elhosiny Ali (King Khalid University) Loke Kok Foong (Duy Tan University)
저널정보
국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.30 No.2
발행연도
2022.8
수록면
195 - 207 (13page)

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Computational drawbacks associated with regular predictive models have motivated engineers to use hybrid techniques in dealing with complex engineering tasks like simulating the compressive strength of concrete (CSC). This study evaluates the efficiency of tree potential metaheuristic schemes, namely shuffled complex evolution (SCE), multi-verse optimizer (MVO), and beetle antennae search (BAS) for optimizing the performance of a multi-layer perceptron (MLP) system. The models are fed by the information of 1030 concrete specimens (where the amount of cement, blast furnace slag (BFS), fly ash (FA1), water, superplasticizer (SP), coarse aggregate (CA), and fine aggregate (FA2) are taken as independent factors). The results of the ensembles are compared to unreinforced MLP to examine improvements resulted from the incorporation of the SCE, MVO, and BAS. It was shown that these algorithms can considerably enhance the training and prediction accuracy of the MLP. Overall, the proposed models are capable of presenting an early, inexpensive, and reliable prediction of the CSC. Due to the higher accuracy of the BAS-based model, a predictive formula is extracted from this algorithm.

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