Q1 2025

Application of multiple machine learning algorithms for intelligent prediction of the strength of fine-grained natural soils

Muhammad Shahroz Khalid · Zia ur Rehman · Badee Alshameri · Zain Maqsood · Fazal Hussain · Muhammad Irslan Khalid · Syed Jamal Arbi · Abbas Haider
10.1007/s12517-025-12236-y 388 المشاهدات 2 الاقتباسات
2
الاقتباسات
388
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Muhammad, S. K., Zia, U. R., Badee, A., Zain, M., Fazal, H., Muhammad, I. K., Syed, J. A., Abbas, H. (2025). Application of multiple machine learning algorithms for intelligent prediction of the strength of fine-grained natural soils. Arabian Journal of Geosciences. https://doi.org/10.1007/s12517-025-12236-y
أبحاث ذات صلة
Potentially toxic metal contamination, pollution, and ecological risk assessment in volcanic soils o…
Anicet Feudjio Tiabou; Fuhnwi Cylvanie Manka’a; Lemnyuy Prosper Yiika; Emmanuel · 2025
20
استشهاد
390
Spatial distribution of rainfall in Nigeria
Afeez Alabi Salami; Rhoda Moji Olanrewaju; Katherine Olayinka Bakare; Olushola R · 2025
12
استشهاد
391
12
استشهاد
393
Petrophysical evaluation and 3D reservoir modeling in Qawasim Formation, El Basant Gas Field, Nile D…
Ahmed Sedki; Mohamed Abd Elkhalek Mahmoud Abdelhady; Hany Elsayed Ahmed; Mohamed · 2025
12
استشهاد
393
Predicting slope stability potential failure surface using machine learning algorithms
MyoungSoo Won; Shamsher Sadiq; JianBin Wang; YuCong Gao · 2025
10
استشهاد
392
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1866-7511
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 94
التخصص Agriculture & Food
الناشر Springer-Verlag
الدولة 🇸🇦 Saudi Arabia
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2025
اللغة English
أُضيف في 01 Aug 2026