刊名:智能城市
曾用名:现代生活用品
主办:辽宁省科学技术情报研究所
主管:辽宁省科学技术厅
ISSN:2096-1936
CN:21-1602/N
语言:中文
周期:半月刊
影响因子:0
被引频次:9440
数据库收录:
国家哲学社会科学学术期刊数据库;期刊分类:自科综合
期刊热词:
施工技术,建筑工程,城市,高速公路,建筑,施工管理,水利工程,智慧城市,建筑设计,大数据,施工技术,建筑工程,施工管理,大数据,城市,公路工程,物联网,城市轨道交通,BIM技术,人工智能,智慧城市,智能建筑,BIM技术,城市,BIM,城市建设,物联网,智能化,智能设计,城市规划,
1现有建筑群落层面生成式设计方法梳理
1.1针对规则约束的住区强排设计
1.2针对功能单一的建筑群自动生成
1.3针对模数明确的历史聚落肌理设计
2建筑群落层面人工智能城市设计方法框架
2.1从街区到建筑:建立样本特征学习单元
2.2从表层特征到内在规则:深度学习建构特征规则库
2.3从黑箱生成到规则优化:建立人机交互反馈机制
3城市多类型街区下的建筑群落智能生成实验
3.1案例片区的特征参数与限制要素学习
3.2基于深度学习的多类型街区建筑群落智能生成系统搭建
3.3不同功能、不同强度的建筑群落智能生成结果
3.4多维迭代人机交互优化
4结语
文章摘要:近年来人工智能技术极速发展,如机器学习、深度学习的产生,为建筑群形态生成等复杂问题的研究提供了新的视角。本研究基于图像学习的黑箱生成与深度学习的案例特征提取,通过专家系统的规则校验对方案进行优化,提出一种深度学习与参数特征相结合的人工智能城市设计方法。同时,通过深圳、威海、大连等案例地块的深度学习实践案例,提取商业、居住等类型街区的表层特征和内在专业知识语义,进而通过计算机自动生成建筑群落方案并优化设计结果,为建筑群体形态智能生成提出新的解决思路。
文章关键词:
论文分类号:TU984;TP18
文章来源:《智能城市》 网址: http://www.zncszz.cn/qikandaodu/2022/0707/2339.html