Mehrdad Ehsani, Mobin Ostovari, Shoaib Mansouri, Hamed Naseri, Hamid Jahanbakhsh et Fereidoon Moghadas Nejad
Article de revue (2024)
Un lien externe est disponible pour ce document
| Département: | Département des génies civil, géologique et des mines |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/58113/ |
| Titre de la revue: | Construction and Building Materials (vol. 417) |
| Maison d'édition: | Elsevier |
| DOI: | 10.1016/j.conbuildmat.2024.135331 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2024.135331 |
| Date du dépôt: | 30 avr. 2024 12:41 |
| Dernière modification: | 30 avr. 2024 12:41 |
| Citer en APA 7: | Ehsani, M., Ostovari, M., Mansouri, S., Naseri, H., Jahanbakhsh, H., & Nejad, F. M. (2024). Machine learning for predicting concrete carbonation depth: A comparative analysis and a novel feature selection. Construction and Building Materials, 417, 17-17. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2024.135331 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
