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La bibliographie suivante contient toutes les publications répertoriées dans la base de données qui sont reliées à ce nom en tant qu'auteur, éditeur ou collaborateur.

  1. Ly, Hai-Bang / Thai Pham, Binh (2020): Soil Unconfined Compressive Strength Prediction Using Random Forest (RF) Machine Learning Model. Dans: The Open Construction and Building Technology Journal, v. 14, n. 1 (18 février 2020).

    https://doi.org/10.2174/1874836802014010278

  2. Ly, Hai-Bang / Thai Pham, Binh (2020): Prediction of Shear Strength of Soil Using Direct Shear Test and Support Vector Machine Model. Dans: The Open Construction and Building Technology Journal, v. 14, n. 1 (18 février 2020).

    https://doi.org/10.2174/1874836802014010268

  3. Zhou, Jian / Asteris, Panagiotis G. / Armaghani, Danial Jahed / Thai Pham, Binh (2020): Prediction of ground vibration induced by blasting operations through the use of the Bayesian Network and random forest models. Dans: Soil Dynamics and Earthquake Engineering, v. 139 (décembre 2020).

    https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2020.106390

  4. Ly, Hai-Bang / Thai Pham, Binh (2020): Prediction of Shear Strength of Soil Using Direct Shear Test and Support Vector Machine Model. Dans: The Open Construction and Building Technology Journal, v. 14, n. 1 (18 février 2020).

    https://doi.org/10.2174/1874836802014010041

  5. Nguyen, Manh Duc / Thai Pham, Binh / Tuyen, Tran Thi / Hai Yen, Hoang Phan / Prakash, Indra / Vu, Thanh Tien / Chapi, Kamran / Shirzadi, Ataollah / Shahabi, Himan / Dou, Jie / Quoc, Nguyen Kim / Tien Bui, Dieu (2019): Development of an Artificial Intelligence Approach for Prediction of Consolidation Coefficient of Soft Soil: A Sensitivity Analysis. Dans: The Open Construction and Building Technology Journal, v. 13, n. 1 (novembre 2019).

    https://doi.org/10.2174/1874836801913010178

  6. Thai Pham, Binh / Tien Bui, Dieu / Prakash, Indra (2018): Landslide susceptibility modelling using different advanced decision trees methods. Dans: Civil Engineering and Environmental Systems, v. 35, n. 1-4 (octobre 2018).

    https://doi.org/10.1080/10286608.2019.1568418

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