Phạm Thái Bình

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
  • TT
    Tên đề tài
    Năm hoàn thành
    Đề tài cấp
  • 1
    Tương quan về độ bền chống cắt của đất dính mềm yếu xác định từ các phương pháp khác nhau
    Vai trò: Chủ nhiệm
    2012
    Cấp Trường
  • 2
    Nghiên cứu đánh giá phân vùng cảnh báo nguy cơ sạt lở đất huyện Lục Yên, Yên Bái
    Vai trò: Chủ nhiệm
    2018
    Cấp Trường
  • 3
    Ứng 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 nhiệm
    2019
    Cấp Bộ
  • 4
    Phát 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 nhiệm
    2019-2024
    Cấp Nhà nước
  • 5
    Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong việc xây dựng bản đồ dự báo sạt lở đất
    Vai trò: Hướng đẫn chính (Đề tài NCKH Sinh Viên)
    2020
    Cấp Trường
  • 6
    Nghiên cứu áp dụng mô hình giá trị thông tin (Information Value Method) trong việc phân cùng cảnh báo sạt lở đất sử dụng GIS
    Vai trò: Hướng đẫn chính (Đề tài NCKH Sinh Viên)
    2020
    Cấp Trường
  • 7
    Nghiên 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 chốt
    2020-2023
    Cấp Nhà nước
  • 8
    Xây 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 nhiệm
    2021
    Cấp Bộ
  • 9
    Đánh 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 chính
    2021
    Cấp Bộ
  • 10
    Nghiên 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 chính
    2021
    Cấp Nhà nước
  • 11
    Ứng 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 chính
    2021
    Cấp Bộ
  • stars 2. Các công trình khoa học đã công bố
  • TT
    Tên công trình
    Năm
    Nơi công bố
  • 1
    Prediction of Soil Shear Strength Using Direct Shear Test and Support Vector Machines
    2020
    The Open Construction & Building Technology Journal (SCOPUS indexed journal)
  • 2
    Soil Unconfined Compressive Strength Prediction Using Random Forest (RF) Machine Learning Model
    2020
    The Open Construction & Building Technology Journal (SCOPUS indexed journal)
  • 3
    Accuracy assessment of extreme learning machine in predicting soil compression coefficient
    2020
    Vietnam Journal of Earth Sciences (ESCI)
  • 4
    Using Artificial Neural Network (ANN) for prediction of soil coefficient of consolidation
    2020
    Vietnam Journal of Earth Sciences (ESCI)
  • 5
    Parametric 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 Beams
    2020
    Materials (ISI)
  • 6
    Landslide susceptibility mapping using Forest by Penalizing Attributes (FPA) algorithm based machine learning approach
    2020
    Vietnam Journal of Earth Sciences (ESCI)
  • 7
    Machine learning methods for landslide susceptibility studies: A comparative overview of algorithm performance
    2020
    Earth-Science Reviews (ISI)
  • 8
    GIS Based Hybrid Computational Approaches for Flash Flood Susceptibility Assessment
    2020
    Water (Switzerland) - ISI journal (IF = 2.524 )
  • 9
    GIS based Frequency Ratio method for Landslide Susceptibility Mapping at Da Lat City, Lam Dong Province, Vietnam
    2020
    Vietnam Journal of Earth Sciences (Vietnam)
  • 10
    Optimization of Artificial Intelligence System by Evolutionary Algorithm for the Prediction of Axial Capacity of Rectangular Concrete Filled Steel Tubes under Compression
    2020
    Materials (Switzerland) - ISI journal (IF = 2.971)
  • 11
    Development of soft computing techniques based on hybrid AI models to predict the critical buckling load of I-shaped cellular beams
    2020
    Applied Sciences (Switzerland, IF = 2.217)
  • 12
    Investigation and Optimization of the C-ANN Structure in Predicting the Compressive Strength of Foamed Concrete
    2020
    Materials (ISI)
  • 13
    Development of advanced artificial intelligence models for daily rainfall prediction
    2019
    Atmospheric Research (Netherlands) - ISI journal (IF, 2018 = 4.114)
  • 14
    Investigation and Optimization of C-ANN Structure in Predicting the Compressive Strength of Foamed Concrete
    2020
    Materials (Switzerland) - ISI journal (IF = 2.971)
  • 15
    Flocculation-dewatering prediction of fine mineral tailings using a hybrid machine learning approach
    2020
    Chemosphere (Netherlands, IF = 5.108)
  • 16
    Development of 48-hour Precipitation Forecast Model using Nonlinear Autoregressive Neural Network
    2019
    CIGOS 2019, Innovation for Sustainable Infrastructure
  • 17
    Development of an AI Model to Measure Traffic Air Pollution from Multisensor and Weather Data
    2019
    Sensors (Switzerland, IF = 3.1)
  • 18
    Development of an Artificial Intelligence Approach for Prediction of Consolidation Coefficient of Soft Soil: A Sensitivity Analysis
    2019
    The Open Construction & Building Technology Journal (Scopus indexed journal)
  • 19
    Improvement of ANFIS Model for Prediction of Compressive Strength of Manufactured Sand Concrete
    2019
    Applied Sciences (Switzerland, IF = 2.217)
  • 20
    A novel hybrid approach of landslide susceptibility modelling using rotation forest ensemble and different base classifiers
    2019
    Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
  • 21
    Landslide Susceptibility Modeling Using Different Intelligence Artificial Methods: A Case Study at Muong Lay District, Vietnam
    2019
    Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
  • 22
    Landslide Susceptibility Modeling Using Different Advanced Decision Trees Methods
    2019
    Civil Engineering and Environmental Systems (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2017 = 0.977)
  • 23
    Flash flood susceptibility modeling using an optimized fuzzy rule based feature selection technique and tree based ensemble methods
    2019
    Science of the Total Environment (Netherlands) - ISI journal (IF = 4.9)
  • 24
    Development of Artificial Intelligence Models for the Prediction of Compression Coefficient of Soil: An Application of Monte Carlo Sensitivity Analysis
    2019
    Science of the Total Environment (Netherlands) - ISI journal (IF = 4.61)
  • 25
    Hybrid Artificial Intelligence Approaches for Predicting Buckling Damage of Steel Columns Under Axial Compression
    2019
    Materials (Switzerland) - ISI journal (IF = 2.467)
  • 26
    Hybrid Artificial Intelligence Approaches for Predicting Critical Buckling Load of Structural Members under Compression Considering the Influence of Initial Geometric Imperfections
    2019
    Applied Sciences (Switzerland, IF = 1.689)
  • 27
    A Novel Classifier Based on Composite Hyper-cubes on Iterated Random Projections for Landslide Susceptibility Assessment in the Uttarakhand Area (India) Using GIS
    2018
    Journal of the Geological Society of India (India) - ISI journal (IF = 0.596)
  • 28
    Bagging based Support Vector Machines for Spatial Prediction of Landslides
    2018
    Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.569)
  • 29
    Prediction of Shear Strength of Soft Soil Using Machine Learning Methods
    2018
    CATENA (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 3.191)
  • 30
    A Comparison of Support Vector Machines and Bayesian Algorithms for Landslide Susceptibility Modeling
    2018
    Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
  • 31
    Spatial Prediction of Rainfall-Induced Landslides Using Aggregating One-Dependence Estimators Classifier
    2018
    Journal of the Indian Society of Remote Sensing (India) - ISI journal (IF = 0.676)
  • 32
    A Novel Hybrid Approach of Bayesian Logistic Regression and Its Ensembles for Landslide Susceptibility Assessment
    2018
    Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
  • 33
    Mapping Groundwater Potential Using a Novel Hybrid Intelligence Approach
    2018
    Water Resources Management (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 2.644)
  • 34
    A Novel Hybrid Approach of Landslide Susceptibility Modeling Using Rotation Forest Ensemble and Different Base Classifiers
    2018
    Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
  • 35
    Landslide Susceptibility Assessment Using Bagging Ensemble Based Alternating Decision Trees, Logistic Regression and J48 Decision Trees Methods: A Comparative Study
    2017
    Geotechnical and Geological Engineering (Netherlands) - SCOPUS Indexed Journal
  • 36
    Shallow landslide susceptibility assessment using a novel hybrid intelligence approach
    2017
    Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.765)
  • 37
    Application of Classification and Regression Trees for Spatial Prediction of Rainfall Induced Shallow Landslides in the Uttarakhand Area (India) Using GIS
    2017
    Climate change and Disaster risk reduction (SPRINGER book chapter)
  • 38
    A Comparative Study of Sequential Minimal Optimization Based Support Vector Machines, Vote Feature Intervals and Logistic Regression in Landslide Susceptibility Assessment Using GIS
    2017
    Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.765)
  • 39
    A comparative study between popular statistical and machine learning methods for simulating volume of landslides
    2017
    CATENA (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 3.191)
  • 40
    Application and Comparison of Decision Tree-based Machine Learning Methods in Landside Susceptibility Assessment at Pauri Garhwal Area, Uttarakhand, India
    2017
    Environmental Processes (Greece) - SCOPUS Indexed Journal
  • 41
    A Novel Hybrid Artificial Intelligence Approach for Flood Susceptibility Assessment
    2017
    Environmental Modelling & Software (Netherlands) - ISI journal (IF = 4.42)
  • 42
    Spatial Prediction of Rainfall Induced Shallow Landslides Using Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System and Particle Swarm Optimization: A Case Study at the Uttarakhand Area, India
    2017
    Advances and Applications in Geo-spatial Technology and Earth Resources (SPRINGER book chapter)
  • 43
    A 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, India
    2017
    International Journal of Sediment Research (China) - ISI journal (IF,2016 = 1.494)
  • 44
    Evaluation and Comparison of LogitBoost Ensemble, Fisher's Linear Discriminant Analysis, Logistic Regression, and Support Vector Machines Methods for Landslide Susceptibility Mapping
    2017
    Geocarto International (United Kingdom) - ISI journal (IF, 2016 = 1.646)
  • 45
    A novel hybrid integration model using support vector machines and random subspace for weather-triggered landslide susceptibility assessment in the Wuning area (China)
    2017
    Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.765)
  • 46
    A Novel Hybrid Model of Bagging based Naïve Bayes Trees for Landslide Susceptibility Assessment
    2017
    Bulletin of Engineering Geology and the Environment (Germany) - ISI journal (IF = 1.901)
  • 47
    Landslide susceptibility mapping using J48 Decision Tree with AdaBoost, Bagging and Rotation Forest ensembles in the Guangchang area (China)
    2017
    CATENA (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 3.191)
  • 48
    Rotation forest fuzzy rule-based classifier ensemble for spatial prediction of landslides using GIS
    2016
    Natural Hazards (Netherlands) - ISI journal (IF = 1.746)
  • 49
    GIS-based modeling of rainfall-induced landslides using data mining-based functional trees classifier with AdaBoost, Bagging, and MultiBoost ensemble frameworks
    2016
    Environmental Earth Sciences (Germany) - ISI journal (IF = 1.765)
  • 50
    Spatial 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 Vietnam
    2016
    International Journal of Digital Earth (United Kingdom) - ISI journal (IF = 3.291)
  • 51
    A comparative study of different machine learning methods for landslide susceptibility assessment: A case study of Uttarakhand area (India)
    2016
    Environmental Modelling & Software (Netherlands) - ISI journal (IF = 4.42)
  • 52
    Landslide 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)
    2016
    Journal of the Indian Society of Remote Sensing (India) - ISI journal (IF = 0.676)
  • 53
    Hybrid Integration of Multilayer Perceptron Neural Networks and Machine Learning Ensembles for Landslide Susceptibility Assessment at Himalayan Area (India) using GIS
    2016
    CATENA (Netherlands) - ISI journal (IF, 2016 = 3.191)
  • 54
    A comparative study of least square support vector machines and multiclass alternating decision trees for spatial prediction of rainfall-induced landslides in a tropical cyclones area
    2016
    Geotechnical and Geological Engineering (Netherlands) - SCOPUS Indexed Journal
  • 55
    Landslide 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 methods
    2015
    Theoretical and Applied Climatology (Austria) - ISI journal (IF = 2.433)
  • 56
    Lựa chọn tham số chống cắt của đất dính mềm yếu khi tính ổn định trượt trong xây dựng đường ô tô
    2013
    Tạp chí GTVT (Việt Nam)
  • stars 3. Giáo trình, tài liệu đã xuất bản
  • TT
    Tên giáo trình, tài liệu
    Năm
    Nơi xuất bản
  • 1
    Địa chất Công trình (Sách)
    2014
    Nhà xuất bản GTVT (Việt Nam)
  • 2
    Nền và Móng
    2020
    NXB Khoa học Tự nhiên và Công nghệ
  • stars 4. Hướng dẫn sau đại học
  • TT
    Học viên
    Tên luận văn, luận án
    Năm hoàn thành
  • 1
    Nguyễn Công Châu
    Nghiên cứu dự báo hệ số cố kết của đất sử dụng SVM (Support Vector Machines)
    Trình độ: Thạc sĩ
    2019
  • 2
    Nguyễn Quang Hưng
    Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) trong phân tích dự báo chỉ số nén của đất nền đường
    Trình độ: Thạc sĩ
    2019
  • 3
    Đặng Quang Thành
    Ứng 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 sĩ
    2019
  • 4
    Nguyễn Văn Bính
    Ứng 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 đường
    Trình độ: Thạc sĩ
    2020
  • 5
    Đỗ Công Thành
    Đánh 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 sĩ
    2021