Während der Fahrt in Straßen- und Stadtbahnen sind die Fahrgäste im Innenstadtbereich häufig auftretenden Beschleunigungsänderungen ausgesetzt. Alle im Schienenfahrzeugbereich etablierten Schwingkomfortbewertungsmethoden wurden für Vollbahnfahrzeuge entworfen und können nur eingeschränkt im BOStrab-Bereich eingesetzt werden. In dieser Arbeit wird eine Schwingkomfortbewertungsmethodik für stehende und sitzende Fahrgäste unter Verwendung von Methoden des Maschinellen Lernens entwickelt


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    Titel :

    Schwingkomfortbewertung in Straßenbahnen mittels Maschinellen Lernens


    Weitere Titelangaben:

    Ride comfort evaluation in trams using machine learning methods


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2023


    Format / Umfang :

    xxiii, 165 Seiten


    Anmerkungen:

    Illustrationen, Diagramme



    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch



    Klassifikation :

    BKL:    55.85 Schienenverkehr / 54.72 Künstliche Intelligenz



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