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基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性标准评价研究的综述报告.docx

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基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性标准评价研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性标准评价研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性标准评价研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性标准评价研究的综述报告近年来,随着城市化进程的加速和交通工具的普及,列车作为一种重要的公共交通工具,受到了越来越多人的青睐。在城市化进程越来越快的背景下,为了提高列车的使用舒适度和安全性,对列车乘坐舒适性标准进行评价,成为了研究的热点和难点。当前,对列车乘坐舒适性的评价方法主要包括主观评估和客观评估两种。其中,主观评估是指人们通过对舒适性的感觉进行评估,而客观评估则是通过对列车的物理参数进行测量和分析,来评价乘坐舒适性。虽然这两种方法都有其优点和局限性,但由于人的主观感受难以准确称量,在实践中客观评估被广泛应用。而基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性标准评价方法,其客观性和准确性得到了更广泛的认可。遗传神经网络(GNN)是一种基于仿生学的模型,它可以将人脑中的神经元组织和计算方式转化为计算机中的算法模型,用于数据分析和模式识别。基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性标准评价方法,主要通过对线性加速度和侧倾角等物理参数的测量和分析,构建列车乘坐舒适性评价指标体系。之后,通过对样本数据进行训练和优化,得出最合适的模型来评价列车乘坐的舒适性水平。GNN具有一定的适用性和灵活性。在不同地区、不同类型列车和不同目标人群的情况下,可以通过相应的数据调整和模型训练,来适应不同场景下列车乘坐舒适性的评价需求。同时,GNN具有较高的准确性和可靠性,可以有效识别和分析不同因素对列车乘坐舒适性的影响,为基于数据和科学的车辆设计提供参考。此外,基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性评价方法在实践中还存在一些问题,如数据获取困难和模型精准度不够等方面,这也需要我们在今后的研究中进行改进和完善。值得注意的是,基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性评价方法只是目前评价列车乘坐舒适性的一种方法,还需要在实践中与其他科学评价方法相结合,共同推动列车舒适性的提高。综上所述,基于遗传神经网络的列车乘坐舒适性标准评价方法具有一定的研究价值和实践意义,对于提高列车的乘坐舒适度和安全性有着重要的作用。同时,该方法的改进和完善也需要我们在今后的研究中不断探索和深入研究。