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
Schwingkomfortbewertung in Straßenbahnen mittels Maschinellen Lernens
Ride comfort evaluation in trams using machine learning methods
Schriftenreihe Schienenfahrzeuge und Transportsysteme ; 2022, Band 05
2023
xxiii, 165 Seiten
Illustrationen, Diagramme
Theses
German
Semantische Objekterkennung mit Methoden des Maschinellen Lernens
Tema Archive | 2013
|Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens
European Patent Office | 2022
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