Otwarty dostęp

Machine Learning-based GIS Model for 2D and 3D Vehicular Noise Modelling in a Data-scarce Environment

Biswajeet Pradhan

Biswajeet Pradhan

Center for Advanced Modelling and Geospatial Information Systems (CAMGIS), School of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology SydneyAustralia
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Pradhan, Biswajeet
, 
Ahmed Abdulkareem

Ahmed Abdulkareem

Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Abdulkareem, Ahmed
, 
Ahmed Aldulaimi

Ahmed Aldulaimi

Center for Advanced Modelling and Geospatial Information Systems (CAMGIS), School of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology SydneyAustralia
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Aldulaimi, Ahmed
, 
Shilpa Gite

Shilpa Gite

  • Computer Science and Information Technology Department, Symbiosis Institute of Technology, Symbiosis International (Deemed) UniversityPune, India
  • Symbiosis Centre of Applied AI (SCAAI), Symbiosis International (Deemed) UniversityPune, India
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Gite, Shilpa
, 
Abdullah Alamri

Abdullah Alamri

Department of Geology and Geophysics, College of Science, King Saud UniversityRiyadh, Saudi Arabia
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Alamri, Abdullah
 oraz 
Subhas Chandra Mukhopadhyay

Subhas Chandra Mukhopadhyay

School of Engineering, Macquarie UniversityAustralia
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Mukhopadhyay, Subhas Chandra
  
06 sie 2024
Machine Learning-based GIS Model for 2D and 3D Vehicular Noise Modelling in a Data-scarce Environment's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Kategoria artykułu: Research Article
Data publikacji: 06 sie 2024
Otrzymano: 10 cze 2024
DOI: https://doi.org/10.2478/ijssis-2024-0022
Słowa kluczowe
© 2024 Biswajeet Pradhan et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Inżynieria, Wstępy i przeglądy, Inżynieria, inne
Kanał RSS czasopisma