Machine learning approaches for predicting land subsidence in Ca Mau: XGBoost, Random Forest, and MAF

Bài báo khoa học đăng trên tạp chí trong danh mục ESCI, Scopus (Q4-400)

Loại công bố: Bài báo khoa học đăng trên tạp chí trong danh mục ESCI, Scopus (Q4-400)
Tên công bố: Machine learning approaches for predicting land subsidence in Ca Mau: XGBoost, Random Forest, and MAF
Nơi công bố: —
Tên tạp chí: Journal of the Polish Mineral Engineering Society
Nhà xuất bản: —
Thời gian: 2025-10-10
Chỉ số tác động (IF): —
Tập (vol): —
Kỳ (issue): —
Trang: —
Tác giả liên hệ: Trần Vân Anh
Tác giả thứ nhất: Trần Vân Anh
Đồng tác giả: Nguyen Dinh Quoc Huynh, Nguyễn Gia Trọng, Lê Đức Tình, Hà Trung Khiên
Danh sách tác giả: Trần Vân Anh, Nguyễn Gia Trọng, Lê Đức Tình
Thuộc HĐ giáo sư: —
Đường dẫn: —
Tệp đính kèm: 58.pdf