Modeling passenger comfort in turboprop aircraft using objective measures
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundA quantitative comfort model will aid in evaluating comfort levels of various target groups before the actual flight of an airplane. However, constructing the model is always a challenge due to the complexity of the phenomenon.ObjectivesIn this paper, we present quantitative comfort models to predict the (dis)comfort of passengers flying with turboprops based on objective measures.MethodsNinety-seven participants took part in two experiments conducted during real flights, during which forty of them had environmental and personal factors recorded using (self-developed) measurement tools. The collected data were analyzed to model the relations between objective measures and subjective feelings.ResultsTwo preliminary models based on gradient boosting regression were developed. The models were able to predict the changes in comfort and discomfort of individual passengers with an accuracy of 0.12±0.01 and 0.21±0.01 regarding normalized comfort and discomfort scores, respectively. Additionally, contributions of different factors were highlighted.ConclusionThe outcomes of the models show that we took a step forward in modeling the human comfort experience using objective measurements. Anthropometry (including age), seat positions, time duration, and row (noise) emerged as leading factors influencing the feeling of (dis)comfort in turboprop planes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».