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首页> Scientific reports> Predicting the strength of microsilica lime stabilized sulfate sand using hybrid machine learning models optimized with sparrow search algorithm.

Predicting the strength of microsilica lime stabilized sulfate sand using hybrid machine learning models optimized with sparrow search algorithm.

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第一作者： Shufeng,Chen
第一单位： Shaanxi Key Laboratory of Safety and Durability of Concrete Structures, Xijing University, Xi'an, 710123, China.
作者： Shufeng,Chen [1] ; Boli,Liu [1] ; Huanhuan,Li [2] ; Jingjing,Nan [3]
作者单位： Shaanxi Key Laboratory of Safety and Durability of Concrete Structures, Xijing University, Xi'an, 710123, China. [1] School of Civil Engineering and Architecture, NingboTech University, No.1 Qianhu South Road, Ningbo City, 315100, Zhejiang Province, China. huanhuanli17@163.com. [2] Postdoctoral Research Station of Geological Resource and Geological Engineering, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an, 710054, Shaanxi, China. [3]
关键词 Machine learningSoil stabilizationSparrow search algorithmSulfate sandUnconfined compressive strength
DOI 10.1038/s41598-025-27974-y
PMID 41413089
发布时间 2025-12-21
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Scientific reports

Scientific reports

2025年15卷1期

44118页

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