Machine Learning in Geohazard Risk Prediction and Assessment
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier - Health Sciences Division, US, 2025
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Machine Learning in Geohazard Risk Prediction and Assessment: From Microscale Analysis to Regional Mapping presents an overview of the most recent developments in machine learning techniques that have reshaped our understanding of geo-materials and management protocols of geo-risk. The book covers a broad category of research on machine-learning techniques that can be applied, from microscopic modeling to constitutive modeling, to physics-based numerical modeling, to regional susceptibility mapping. This is a good reference for researchers, academicians, graduate and undergraduate students, professionals, and practitioners in the field of geotechnical engineering and applied geology.
Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780443236631
- Titel
- Machine Learning in Geohazard Risk Prediction and Assessment
- Autor
- Biswajeet Pradhan
- Verlag
- Elsevier - Health Sciences Division, US
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- New
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0443236631
- ISBN-13
- 9780443236631
- Auflage
- 1st.
- Artikelgewicht
- 790 Gramm
- Abmessungen
- 19.1 x 2.26 x 23.5 cm
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Über die Autorin bzw. den Autor
Daichao Sheng is a distinguished professor and the head of School of Civil and Environmental Engineering. He has developed an internationally recognized profile in computational geomechanics including soft computing, unsaturated soils, geo-risk analysis and transport geotechnics. He has published 300+ peer-reviewed papers and two books, including 200+ papers in top geotechnical and computational mechanics journals. These publications now attract 1400+ citations per annum, with an H-Index of 48 in Scopus. His track record places him easily within the top handful of geomechanics professionals of his age worldwide. He has collaborated widely with Australian and international researchers in his field
Xuzhen He is a senior lecturer at UTS School of Civil and Environmental Engineering. He is an early career researcher and completed his undergraduate and PhD training at the world’s top universities (Tsinghua for his BSc and Cambridge for his PhD) and was awarded the John Winbolt Prize and the Raymond and Helen Kwok Scholarship from Cambridge University. He was awarded the Australian Research Council Discovery Early Career Researcher Award in 2021. His research interest lies mainly in computational geomechanics, and he has published 30+ high-quality journal papers in these areas.
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