Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo XGBoost dự báo lún khu vực tỉnh Cà Mau bằng dữ liệu ảnh vệ tinh Radar giao thoa đa thời gian

Các nhiệm vụ khác

Xây dựng quy trình xác định tỉ số đồng vị 18O và 2H trên hệ phổ kế lazer và ứng dụng để đánh giá mối quan hệ giữa tầng nước mặt và nước ngầm khu vực phía Nam Hà Nội
Nghiên cứu thiết kế mô hình máy xúc điều khiển tự động phục vụ công tác đào tạo
Nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng tiêu chuẩn Tải trọng và tác động theo định hướng mới
Một số giải pháp nhằm nâng cao giá trị sản phẩm mực đen của ngư dân quận Thanh Khuê
Xây dựng mô hình canh tác hợp lý trên đất một vụ lúa tỉnh Quảng Ninh
Nghiên cứu ứng dụng kết cấu cống lắp ghép bằng cừ BTCT dự ứng lực bảo vệ vườn cây ăn trái vùng ảnh hưởng lũ tỉnh Tiền Giang
Nghiên cứu xây dựng mô hình sản xuất lúa năm giảm một phải
Quản lý nhà nước đối với các loại hình doanh nghiệp
Giải pháp nâng cao chất lượng giáo dục ở trung tâm giáo dục thường xuyên tại TPHCMTIIKỹ thuật nông nghiệp
Xây dựng áp dụng hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn ISO 9001:2000 tại Chi cục Tiêu chuẩn - Đo lường - Chất lượng tỉnh Kon Tum

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 22,738,971

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

Số đăng ký KQ

2024-52-1184/NS-KQNC

Tên nhiệm vụ

Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo XGBoost dự báo lún khu vực tỉnh Cà Mau bằng dữ liệu ảnh vệ tinh Radar giao thoa đa thời gian

Tổ chức chủ trì

Trường Đại học Mỏ - Địa chất

Cơ quan cấp trên trực tiếp của tổ chức chủ trì

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Cơ quan chủ quản

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Cấp quản lý nhiệm vụ

Bộ

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

PGS.TS. Trần Vân Anh⁽¹⁾

Cán bộ phối hợp

ThS. Lê Thanh Nghị, TS. Trần Hồng Hạnh, TS. Trần Trung Anh, TS. Trần Thanh Hà, ThS. Phạm Thị Thanh Hòa, TS. Nguyễn Bách Thảo, TS. Nguyễn Quốc Long, ThS. Đoàn Thị Nam Phương, ThS. Cao Thị Diễm Hằng

Lĩnh vực nghiên cứu

Địa vật lý

Thời gian bắt đầu

01/01/2022

Thời gian kết thúc

30/06/2024

Năm viết báo cáo

2024

Nơi viết báo cáo

Hà Nội

550 (triệu đồng)

Số trang

111 tr. + phụ lục

Tóm tắt

Tổng quan về vấn đề nghiên cứu: các khái niệm cơ bản về lún đất và các phương pháp nghiên cứu lún đất. phương pháp dựa trên dữ liệu viễn thám và GIS. Nghiên cứu cơ sở khoa học phương pháp giám sát lún bằng Radar giao thoa và dự báo nguy cơ lún đất bằng kỹ thuật học máy XGBoost và dữ liệu địa không gian. Thực nghiệm giám sát lún đất và dự báo nguy cơ lún đất bằng XGBoost khu vực nghiên cứu.

Từ khoá

Lún, Dự báo, Trí tuệ nhân tạo, Vệ tinh radar giao thoa, Mô hình XGBoost

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

24594