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.
