Skip to Main Content

From the existing 80 patterns of inclined slope controlled structure data, 53 patterns were used for training and 27 patterns were considered for testing. Table 5 sums up the corresponding error statistics for the GEP and FFNN models. From the table, it is observed that the models corresponding to the MI3 configuration present the highest accuracies. Figure 3(c) illustrates the observed vs. simulated scour depth values of GEP and FFNN models.

Table 5

Testing statistics of the GEP and FFNN models for inclined slope controlled structure

Input configurationModelCCR2RMSEMAEHidden neuron no.
MI1 GEP 0.211 0.399 0.311 0.284 – 
FFNN 0.198 0.295 0.335 0.282 
MI2 GEP 0.502 0.514 0.282 0.246 – 
FFNN 0.613 0.666 0.239 0.202 
MI3 GEP 0.803 0.769 0.198 0.164 – 
FFNN 0.833 0.835 0.175 0.131 
MI4 GEP 0.633 0.699 0.221 0.186 – 
FFNN 0.702 0.745 0.208 0.185 
MI5 GEP 0.588 0.679 0.234 0.192 – 
FFNN 0.598 0.741 0.194 0.167 
MI6 GEP 0.657 0.717 0.223 0.186 – 
FFNN 0.635 0.677 0.232 0.197 
MI7 GEP 0.786 0.819 0.279 0.239 – 
FFNN 0.509 0.551 0.268 0.202 
MI8 GEP 0.691 0.733 0.212 0.174 – 
FFNN 0.609 0.658 0.237 0.197 
MI9 GEP 0.687 0.724 0.209 0.169 – 
FFNN 0.702 0.751 0.225 0.175 
Input configurationModelCCR2RMSEMAEHidden neuron no.
MI1 GEP 0.211 0.399 0.311 0.284 – 
FFNN 0.198 0.295 0.335 0.282 
MI2 GEP 0.502 0.514 0.282 0.246 – 
FFNN 0.613 0.666 0.239 0.202 
MI3 GEP 0.803 0.769 0.198 0.164 – 
FFNN 0.833 0.835 0.175 0.131 
MI4 GEP 0.633 0.699 0.221 0.186 – 
FFNN 0.702 0.745 0.208 0.185 
MI5 GEP 0.588 0.679 0.234 0.192 – 
FFNN 0.598 0.741 0.194 0.167 
MI6 GEP 0.657 0.717 0.223 0.186 – 
FFNN 0.635 0.677 0.232 0.197 
MI7 GEP 0.786 0.819 0.279 0.239 – 
FFNN 0.509 0.551 0.268 0.202 
MI8 GEP 0.691 0.733 0.212 0.174 – 
FFNN 0.609 0.658 0.237 0.197 
MI9 GEP 0.687 0.724 0.209 0.169 – 
FFNN 0.702 0.751 0.225 0.175 

Close Modal

or Create an Account

Close Modal
Close Modal