Phạm Thái Bình
Tiến sĩ
Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải
Đơn vị: Phòng KHCN và HTQT
Quá trình nghiên cứu khoa học
- stars 1. Các đề tài nghiên cứu khoa học đã tham gia
-
TTTên đề tàiNăm hoàn thànhĐề tài cấp
-
1Tương quan về độ bền chống cắt của đất dính mềm yếu xác định từ các phương pháp khác nhauVai trò: Chủ nhiệm2012Cấp Trường
-
2Nghiên cứu đánh giá phân vùng cảnh báo nguy cơ sạt lở đất huyện Lục Yên, Yên BáiVai trò: Chủ nhiệm2018Cấp Trường
-
3Ứng dụng kỹ thuật tiên tiến trí tuệ nhân tạo của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 trong dự báo biến đổi địa môi trường khi xây dựng tuyến đường cao tốc ven biển đoạn Hải Phòng – Ninh Bình (Đề tài cấp Bộ GTVT)Vai trò: Chủ nhiệm2019Cấp Bộ
-
4Phát triển mô hình dự báo và đánh giá thiên tai dựa vào các thuật toán trí tuệ nhân tạo và các kỹ thuật tối ưu hóa sử dụng công nghệ địa không gian tại khu vực Quảng Nam và Điện Biên (NAFOSTED)Vai trò: Chủ nhiệm2019-2024Cấp Nhà nước
-
5Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong việc xây dựng bản đồ dự báo sạt lở đấtVai trò: Hướng đẫn chính (Đề tài NCKH Sinh Viên)2020Cấp Trường
-
6Nghiên cứu áp dụng mô hình giá trị thông tin (Information Value Method) trong việc phân cùng cảnh báo sạt lở đất sử dụng GISVai trò: Hướng đẫn chính (Đề tài NCKH Sinh Viên)2020Cấp Trường
-
7Nghiên cứu xây dựng bản đồ đánh giá rủi ro lũ lụt cho tỉnh Quảng Bình sử dụng các mô hình học máy và học sâu kết hợp với các phương pháp phân tích ra quyết định đa tiêu chí (NAFOSTED)Vai trò: Thành viên nghiên cứu chủ chốt2020-2023Cấp Nhà nước
-
8Xây dựng cơ sở dữ liệu lớn và phát triển các mô hình học máy kết hợp với các kỹ thuật tối ưu hóa trong việc dự báo các tham số sức chống cắt của đất phục vụ xây dựng công trình giao thông (Đề tài cấp Bộ GTVT)Vai trò: Chủ nhiệm2021Cấp Bộ
-
9Đánh giá tai biến địa chất đới đứt gãy Điện Biên – Lai Châu trên cơ sở ứng dụng các mô hình học máy, trí tuệ nhân tạo (Đề tài cấp Viện Hàn Lâm KHVN)Vai trò: Thư ký khoa học, Thành viên chính2021Cấp Bộ
-
10Nghiên cứu chuyển động kiến tạo Pliocen - hiện đại các đảo và thềm lục địa Việt Nam phục vụ đánh giá tai biến địa chất (Đề tài KC.09)Vai trò: Thành viên chính2021Cấp Nhà nước
-
11Ứng dụng công nghệ học máy, trí tuệ nhân tạo trong việc nghiên cứu, đánh giá xói lở bờ biển vùng Quảng Nam và lân cận (Đề tài cấp Viện Hàn Lâm KHVN)Vai trò: Thành viên chính2021Cấp Bộ
- stars 2. Các công trình khoa học đã công bố
-
TTTên công trìnhNămNơi công bố
-
1Prediction of Soil Shear Strength Using Direct Shear Test and Support Vector Machines2020The Open Construction & Building Technology Journal (SCOPUS indexed journal)
-
2Soil Unconfined Compressive Strength Prediction Using Random Forest (RF) Machine Learning Model2020The Open Construction & Building Technology Journal (SCOPUS indexed journal)
-
3Accuracy assessment of extreme learning machine in predicting soil compression coefficient2020Vietnam Journal of Earth Sciences (ESCI)
-
4Using Artificial Neural Network (ANN) for prediction of soil coefficient of consolidation2020Vietnam Journal of Earth Sciences (ESCI)
-
5Parametric Investigation of Particle Swarm Optimization to Improve the Performance of the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System in Determining the Buckling Capacity of Circular Opening Steel Beams2020Materials (ISI)
-
6Landslide susceptibility mapping using Forest by Penalizing Attributes (FPA) algorithm based machine learning approach2020Vietnam Journal of Earth Sciences (ESCI)
-
7Machine learning methods for landslide susceptibility studies: A comparative overview of algorithm performance2020Earth-Science Reviews (ISI)
-
8GIS Based Hybrid Computational Approaches for Flash Flood Susceptibility Assessment2020Water (Switzerland) - ISI journal (IF = 2.524 )
-
9GIS based Frequency Ratio method for Landslide Susceptibility Mapping at Da Lat City, Lam Dong Province, Vietnam2020Vietnam Journal of Earth Sciences (Vietnam)
-
10Optimization of Artificial Intelligence System by Evolutionary Algorithm for the Prediction of Axial Capacity of Rectangular Concrete Filled Steel Tubes under Compression2020Materials (Switzerland) - ISI journal (IF = 2.971)
-
11Development of soft computing techniques based on hybrid AI models to predict the critical buckling load of I-shaped cellular beams2020Applied Sciences (Switzerland, IF = 2.217)
-
12Investigation and Optimization of the C-ANN Structure in Predicting the Compressive Strength of Foamed Concrete2020Materials (ISI)
-
13Development of advanced artificial intelligence models for daily rainfall prediction2019Atmospheric Research (Netherlands) - ISI journal (IF, 2018 = 4.114)
-
14Investigation and Optimization of C-ANN Structure in Predicting the Compressive Strength of Foamed Concrete2020Materials (Switzerland) - ISI journal (IF = 2.971)
-
15Flocculation-dewatering prediction of fine mineral tailings using a hybrid machine learning approach2020Chemosphere (Netherlands, IF = 5.108)
-
16Development of 48-hour Precipitation Forecast Model using Nonlinear Autoregressive Neural Network2019CIGOS 2019, Innovation for Sustainable Infrastructure
-
17Development of an AI Model to Measure Traffic Air Pollution from Multisensor and Weather Data2019Sensors (Switzerland, IF = 3.1)
-
18Development of an Artificial Intelligence Approach for Prediction of Consolidation Coefficient of Soft Soil: A Sensitivity Analysis2019The Open Construction & Building Technology Journal (Scopus indexed journal)
-
19Improvement of ANFIS Model for Prediction of Compressive Strength of Manufactured Sand Concrete2019Applied Sciences (Switzerland, IF = 2.217)
-
20A novel hybrid approach of landslide susceptibility modelling using rotation forest ensemble and different base classifiers2019Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
-
21Landslide Susceptibility Modeling Using Different Intelligence Artificial Methods: A Case Study at Muong Lay District, Vietnam2019Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
-
22Landslide Susceptibility Modeling Using Different Advanced Decision Trees Methods2019Civil Engineering and Environmental Systems (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2017 = 0.977)
-
23Flash flood susceptibility modeling using an optimized fuzzy rule based feature selection technique and tree based ensemble methods2019Science of the Total Environment (Netherlands) - ISI journal (IF = 4.9)
-
24Development of Artificial Intelligence Models for the Prediction of Compression Coefficient of Soil: An Application of Monte Carlo Sensitivity Analysis2019Science of the Total Environment (Netherlands) - ISI journal (IF = 4.61)
-
25Hybrid Artificial Intelligence Approaches for Predicting Buckling Damage of Steel Columns Under Axial Compression2019Materials (Switzerland) - ISI journal (IF = 2.467)
-
26Hybrid Artificial Intelligence Approaches for Predicting Critical Buckling Load of Structural Members under Compression Considering the Influence of Initial Geometric Imperfections2019Applied Sciences (Switzerland, IF = 1.689)
-
27A Novel Classifier Based on Composite Hyper-cubes on Iterated Random Projections for Landslide Susceptibility Assessment in the Uttarakhand Area (India) Using GIS2018Journal of the Geological Society of India (India) - ISI journal (IF = 0.596)
-
28Bagging based Support Vector Machines for Spatial Prediction of Landslides2018Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.569)
-
29Prediction of Shear Strength of Soft Soil Using Machine Learning Methods2018CATENA (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 3.191)
-
30A Comparison of Support Vector Machines and Bayesian Algorithms for Landslide Susceptibility Modeling2018Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
-
31Spatial Prediction of Rainfall-Induced Landslides Using Aggregating One-Dependence Estimators Classifier2018Journal of the Indian Society of Remote Sensing (India) - ISI journal (IF = 0.676)
-
32A Novel Hybrid Approach of Bayesian Logistic Regression and Its Ensembles for Landslide Susceptibility Assessment2018Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
-
33Mapping Groundwater Potential Using a Novel Hybrid Intelligence Approach2018Water Resources Management (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 2.644)
-
34A Novel Hybrid Approach of Landslide Susceptibility Modeling Using Rotation Forest Ensemble and Different Base Classifiers2018Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
-
35Landslide Susceptibility Assessment Using Bagging Ensemble Based Alternating Decision Trees, Logistic Regression and J48 Decision Trees Methods: A Comparative Study2017Geotechnical and Geological Engineering (Netherlands) - SCOPUS Indexed Journal
-
36Shallow landslide susceptibility assessment using a novel hybrid intelligence approach2017Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.765)
-
37Application of Classification and Regression Trees for Spatial Prediction of Rainfall Induced Shallow Landslides in the Uttarakhand Area (India) Using GIS2017Climate change and Disaster risk reduction (SPRINGER book chapter)
-
38A Comparative Study of Sequential Minimal Optimization Based Support Vector Machines, Vote Feature Intervals and Logistic Regression in Landslide Susceptibility Assessment Using GIS2017Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.765)
-
39A comparative study between popular statistical and machine learning methods for simulating volume of landslides2017CATENA (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 3.191)
-
40Application and Comparison of Decision Tree-based Machine Learning Methods in Landside Susceptibility Assessment at Pauri Garhwal Area, Uttarakhand, India2017Environmental Processes (Greece) - SCOPUS Indexed Journal
-
41A Novel Hybrid Artificial Intelligence Approach for Flood Susceptibility Assessment2017Environmental Modelling & Software (Netherlands) - ISI journal (IF = 4.42)
-
42Spatial Prediction of Rainfall Induced Shallow Landslides Using Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System and Particle Swarm Optimization: A Case Study at the Uttarakhand Area, India2017Advances and Applications in Geo-spatial Technology and Earth Resources (SPRINGER book chapter)
-
43A Hybrid Machine Learning Ensemble Approach Based on a Radial Basis Function Neural Network and Rotation Forest for Landslide Susceptibility Modeling: A Case Study in the Himalayan Area, India2017International Journal of Sediment Research (China) - ISI journal (IF,2016 = 1.494)
-
44Evaluation and Comparison of LogitBoost Ensemble, Fisher's Linear Discriminant Analysis, Logistic Regression, and Support Vector Machines Methods for Landslide Susceptibility Mapping2017Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
-
45A novel hybrid integration model using support vector machines and random subspace for weather-triggered landslide susceptibility assessment in the Wuning area (China)2017Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.765)
-
46A Novel Hybrid Model of Bagging based Naïve Bayes Trees for Landslide Susceptibility Assessment2017Bulletin of Engineering Geology and the Environment (Germany) - ISI journal (IF = 1.901)
-
47Landslide susceptibility mapping using J48 Decision Tree with AdaBoost, Bagging and Rotation Forest ensembles in the Guangchang area (China)2017CATENA (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 3.191)
-
48Rotation forest fuzzy rule-based classifier ensemble for spatial prediction of landslides using GIS2016Natural Hazards (Netherlands) - ISI journal (IF = 1.746)
-
49GIS-based modeling of rainfall-induced landslides using data mining-based functional trees classifier with AdaBoost, Bagging, and MultiBoost ensemble frameworks2016Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.765)
-
50Spatial prediction of rainfall-induced shallow landslides using hybrid integration approach of Least-Squares Support Vector Machines and differential evolution optimization: a case study in Central Vietnam2016International Journal of Digital Earth (United Kingdom) - ISI journal (IF = 3.291)
-
51A comparative study of different machine learning methods for landslide susceptibility assessment: A case study of Uttarakhand area (India)2016Environmental Modelling & Software (Netherlands) - ISI journal (IF = 4.42)
-
52Landslide Hazard Assessment Using Random SubSpace fuzzy rules based Classifier Ensemble and Probability Analysis of Rainfall Data: A Case Study at Mu Cang Chai District, Yen Bai province (Viet Nam)2016Journal of the Indian Society of Remote Sensing (India) - ISI journal (IF = 0.676)
-
53Hybrid Integration of Multilayer Perceptron Neural Networks and Machine Learning Ensembles for Landslide Susceptibility Assessment at Himalayan Area (India) using GIS2016CATENA (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 3.191)
-
54A comparative study of least square support vector machines and multiclass alternating decision trees for spatial prediction of rainfall-induced landslides in a tropical cyclones area2016Geotechnical and Geological Engineering (Netherlands) - SCOPUS Indexed Journal
-
55Landslide susceptibility assesssment in the Uttarakhand area (India) using GIS: a comparison study of prediction capability of naïve bayes, multilayer perceptron neural networks, and functional trees methods2015Theoretical and Applied Climatology (Austria) - ISI journal (IF = 2.433)
-
56Lựa chọn tham số chống cắt của đất dính mềm yếu khi tính ổn định trượt trong xây dựng đường ô tô2013Tạp chí GTVT (Việt Nam)
- stars 3. Giáo trình, tài liệu đã xuất bản
-
TTTên giáo trình, tài liệuNămNơi xuất bản
-
1Địa chất Công trình (Sách)2014Nhà xuất bản GTVT (Việt Nam)
-
2Nền và Móng2020NXB Khoa học Tự nhiên và Công nghệ
- stars 4. Hướng dẫn sau đại học
-
TTHọc viênTên luận văn, luận ánNăm hoàn thành
-
1Nguyễn Công ChâuNghiên cứu dự báo hệ số cố kết của đất sử dụng SVM (Support Vector Machines)Trình độ: Thạc sĩ2019
-
2Nguyễn Quang HưngỨng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) trong phân tích dự báo chỉ số nén của đất nền đườngTrình độ: Thạc sĩ2019
-
3Đặng Quang ThànhỨng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong xây dựng bản đồ dự báo không gian sạt lở đất phục vụ quy hoạch giao thông đường bộ.Trình độ: Thạc sĩ2019
-
4Nguyễn Văn BínhỨng dụng công nghệ bay chụp UAV trong việc thành lập bản đồ địa hình khu vực Huyện Thuận Thành, tỉnh Bắc Ninh phục vụ thiết kế đườngTrình độ: Thạc sĩ2020
-
5Đỗ Công ThànhĐánh giá, phân vùng nguy cơ sạt lở đất phục vụ xây dựng đường ô tô sử dụng mô hình trọng số dẫn chứng (WOE) dựa trên ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS)Trình độ: Thạc sĩ2021