Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)”

Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)”

Luận văn nghiên cứu phân vùng nguy cơ trượt lở dọc theo một số tuyến đường giao thông theo các cấp nguy cơ: nguy cơ rất thấp, nguy cơ thấp, nguy cơ trung bình, nguy cơ cao và nguy cơ rất cao theo hai mô hình mạng nơ ron nhân tạo và máy vectơ hỗ trợ, từ đó đề xuất lựa chọn mô hình phân vùng nguy cơ p...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Đặng, Thị Thùy
Other Authors: Đỗ, Minh Đức
Format: Theses and Dissertations
Language:Vietnamese
Published: Đại học Quốc gia Hà Nội 2021
Online Access:http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/104356
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Institution: Vietnam National University, Hanoi
Language: Vietnamese
id oai:112.137.131.14:VNU_123-104356
record_format dspace
spelling oai:112.137.131.14:VNU_123-1043562021-03-02T02:26:55Z Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)” Đặng, Thị Thùy Đỗ, Minh Đức Dương, Thị Toan ĐHQGHN - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Luận văn nghiên cứu phân vùng nguy cơ trượt lở dọc theo một số tuyến đường giao thông theo các cấp nguy cơ: nguy cơ rất thấp, nguy cơ thấp, nguy cơ trung bình, nguy cơ cao và nguy cơ rất cao theo hai mô hình mạng nơ ron nhân tạo và máy vectơ hỗ trợ, từ đó đề xuất lựa chọn mô hình phân vùng nguy cơ phù hợp cho các tuyến giao thông tỉnh Quảng Nam. Bản đồ, Viễn thám và Hệ thông tin Địa lý 2021-03-02T02:20:26Z 2021-03-02T02:20:26Z 2020 Thesis Đặng, T. T. (2020). Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning). Luận văn thạc sỹ, Đại học Quốc Gia Hà Nội, Việt Nam 844021101 http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/104356 ĐA-T vi 82 tr. application/pdf Đại học Quốc gia Hà Nội
institution Vietnam National University, Hanoi
building VNU Library & Information Center
continent Asia
country Vietnam
Vietnam
content_provider VNU Library and Information Center
collection VNU Digital Repository
language Vietnamese
description Luận văn nghiên cứu phân vùng nguy cơ trượt lở dọc theo một số tuyến đường giao thông theo các cấp nguy cơ: nguy cơ rất thấp, nguy cơ thấp, nguy cơ trung bình, nguy cơ cao và nguy cơ rất cao theo hai mô hình mạng nơ ron nhân tạo và máy vectơ hỗ trợ, từ đó đề xuất lựa chọn mô hình phân vùng nguy cơ phù hợp cho các tuyến giao thông tỉnh Quảng Nam.
author2 Đỗ, Minh Đức
author_facet Đỗ, Minh Đức
Đặng, Thị Thùy
format Theses and Dissertations
author Đặng, Thị Thùy
spellingShingle Đặng, Thị Thùy
Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)”
author_sort Đặng, Thị Thùy
title Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)”
title_short Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)”
title_full Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)”
title_fullStr Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)”
title_full_unstemmed Phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam bằng công nghệ GIS và máy học (machine learning)”
title_sort phân vùng nguy cơ trượt lở dọc các tuyến đường giao thông trọng điểm miền núi tỉnh quảng nam bằng công nghệ gis và máy học (machine learning)”
publisher Đại học Quốc gia Hà Nội
publishDate 2021
url http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/104356
_version_ 1693179468242223104

Similar Items