一种基于改进BP神经网络的办公座椅舒适性评估方法

• 作者: 裴学胜 许娜 郭钢 钟奇
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 用户体验 舒适性 办公座椅 Tekscan PCA-BP
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 工业设计
• 页码范围: 155-158
• 页数: 4页
• 分类号: TB472
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2018.04.030

摘要

目的 提出一种基于改进BP神经网络(PCA-BP)的办公座椅舒适性评估方法.方法 对4款不同造型、材质的办公座椅进行臀部及背部Tekscan压力测试,并通过五级Likert量表记录被试的心理舒适值.在多重相关性检验的基础上,利用PCA-BP算法建立办公座椅舒适性的预测模型,并对模型的有效性进行验证.结论 模型拟合的均方误差为0.164,预测值和心理值配对样本t检验显著相关,相关系数为0.918.与普通BP算法比较,基于PCA-BP算法的办公座椅舒适性预测效果更佳,为办公座椅舒适性评估提供了更好的评估方法.