Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 109,882,430
Developing artificial neural networks to estimate real-time onboard bus ride comfort
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyen, T.
, Nguyen-Phuoc, D.Q. & Wong, Y.D.
Nơi đăng:
Neural Computing and Applications;
S
ố:
NA;
Từ->đến trang
: NA;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
The ride comfort of bus passengers is a critical factor that is recognised to attract greater ridership towards a sustainable public transport system. However, it is challenging to estimate bus passenger comfort onboard while travelling due to the complex non-linear interaction among various factors. A practicable method to collect real-time comfort ratings by passengers is also not readily available. This study developed an artificial neural network (ANN) model with three layers to precisely estimate real-time ride comfort of bus passengers. The inputs are vehicle-related parameters (speed, acceleration and jerk), passenger-related features (posture, location, facing, gender, age, weight and height), ride comfort index in ISO 2631-1997 (vibration dose value and maximum transient vibration value), and output is passenger rating (collected from a specialised mobile application). The ANN model provided a satisfactory performance and good correlation between inputs and output with an average MSE = 0.03 and R-value = 0.83, respectively. Sensitivity analysis was also conducted to quantify the relative contribution of each variable in the ANN model, revealing similar contributions among all influencing factors in the range of 4–6%. On average, passenger-related factors contribute slightly higher than vehicle-related factors to the ride comfort estimation based on the connection weight approach. The development of ANN model which can precisely estimate bus ride comfort is important as a considerable amount of machine learning and artificial intelligence are utilised to guide autonomous bus (AB). The present findings can help AB designers and engineers in improving AB technology to achieve a higher level of passengers’ onboard comfort.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn