Applied Intelligence, Год журнала: 2024, Номер 54(19), С. 9195 - 9212
Опубликована: Июль 11, 2024
Язык: Английский
Applied Intelligence, Год журнала: 2024, Номер 54(19), С. 9195 - 9212
Опубликована: Июль 11, 2024
Язык: Английский
Knowledge and Information Systems, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Фев. 21, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Acta Tropica, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 107657 - 107657
Опубликована: Май 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Knowledge-Based Systems, Год журнала: 2024, Номер 299, С. 112019 - 112019
Опубликована: Май 31, 2024
Язык: Английский
Процитировано
2Information Sciences, Год журнала: 2024, Номер 677, С. 120870 - 120870
Опубликована: Июнь 5, 2024
Язык: Английский
Процитировано
2Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, Год журнала: 2024, Номер 18(1)
Опубликована: Июль 8, 2024
This paper presents a pioneering artificial intelligence (AI) solution – the Arctic Tern-Optimized Weighted Feature Least Squares Support Vector Regression (ATO-WFLSSVR) system to aid civil engineers in accurately predicting scour depth at bridges. prediction amalgamates strengths of hybrid models by uniting metaheuristic optimization algorithm with weighted features and least squares support vector regression (WFLSSVR). The concurrently optimizes all hyperparameters constituent WFLSSVR models, resulting highly effective system. Validation involves comprehensive assessment using two case studies, which include datasets depths across various complexities pier foundation types. Comparative analyses against single AI conventional ensemble techniques, empirical methods demonstrate that ATO-WFLSSVR's reliability outperforms others performance evaluation metrics. Specifically, for field dataset, ATO-WFLSSVR achieves MAPE R values 20.92% 0.9435, respectively, data complex foundations, it records 6.49% 0.9384, respectively. automated predictive analytics underscore robustness, efficiency, stability compared existing methods. study's notable contributions development an innovative named Terns Optimizer (ATO), proficiency solving high-dimensional problems, creation user-friendly graphical interface system, promising tool estimate Further testing diverse encompassing more scenarios are recommended. source code this study currently accessible https://www.researchgate.net/profile/Jui-Sheng-Chou/publications.
Язык: Английский
Процитировано
2Information Sciences, Год журнала: 2024, Номер 680, С. 121168 - 121168
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
2Neurocomputing, Год журнала: 2024, Номер 607, С. 128392 - 128392
Опубликована: Авг. 14, 2024
Язык: Английский
Процитировано
1IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Год журнала: 2024, Номер 36(12), С. 7627 - 7642
Опубликована: Авг. 22, 2024
Язык: Английский
Процитировано
1International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Сен. 24, 2024
Язык: Английский
Процитировано
1Research Square (Research Square), Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Янв. 30, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0