Publication:
Data-driven neural network approach to geohazard classification and risk evaluation

dc.contributor.authorHudak V. M.
dc.contributor.editorZatserkovnyi V. I.
dc.date.accessioned2026-04-16T12:26:18Z
dc.date.available2026-04-16T12:26:18Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractModern geopolitical conditions and ongoing military conflicts pose a direct threat to the preservation of historical and cultural heritage sites. One of the principal challenges lies in the timely and objective assessment of the technical state of buildings and structures under dynamically changing natural and anthropogenic conditions, as well as in the development of effective management strategies to ensure their structural stability and to prevent the progression of deformation and failure processes.
dc.identifier.citationHudak V. M. Data-driven neural network approach to geohazard classification and risk evaluation / Hudak V. M., Zatserkovnyi V. I. // Молодь: наука та інновації : матеріали ХIІI Міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, Дніпро, 12–14 листопада 2025 року. – Дніпро : НТУ «ДП», 2025. – Том 1. – С. 289-290
dc.identifier.otherУДК 550.8:004.89:528.8
dc.identifier.urihttps://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/173395
dc.language.isoen_US
dc.publisherНТУ «ДП»
dc.relation.conferenceМолодь: наука та інновації : матеріали ХIІI Міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, Дніпро, 12–14 листопада 2025 року
dc.subjectгеонебезпека
dc.subjectдеформація
dc.subjectруйнування
dc.subjectбудівництво
dc.titleData-driven neural network approach to geohazard classification and risk evaluation
dc.typeтекст::матеріали конференції::матеріали конференції::доповідь на конференції
dspace.entity.typePublication
dspace.workflow.startDateTime2026-04-16T12:26:18.182Z
oairecerif.author.affiliation#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
oairecerif.editor.affiliation#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
molod-2025-vol1-289-290.pdf
Size:
368.15 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections