我國幅員遼闊,人口眾多,因此人地矛盾問題尤為突出。經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展導(dǎo)致城市用地日益緊張,城市發(fā)展模式從平面延伸逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛄Ⅲw擴(kuò)張,土地資源集約利用成為必然的趨勢。居住區(qū)強(qiáng)排方案設(shè)計有助于節(jié)約建設(shè)項目用地,達(dá)成集約化建設(shè)。既有強(qiáng)排設(shè)計多由設(shè)計者基于日照模擬分析結(jié)果,主觀制定強(qiáng)排設(shè)計決策。但高密度居住區(qū)中,建筑日照陰影相互遮擋嚴(yán)重,人工試錯調(diào)整的方法使得方案設(shè)計效率低下,且限于建筑設(shè)計周期,亟需更加智能、高效的設(shè)計方法。近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破性進(jìn)展為居住區(qū)強(qiáng)排方案設(shè)計提出了新的思路。深度學(xué)習(xí)的模型一經(jīng)訓(xùn)練可為強(qiáng)排設(shè)計提供通用解決方案,在生成設(shè)計方面有較大潛力。研究提出了基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN)的居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計方法。首先,對既有居住區(qū)強(qiáng)排方案設(shè)計流程、條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)(CGAN)、居住區(qū)平面布局形式及室外環(huán)境相關(guān)理論進(jìn)行梳理與解析,為研究方法的提出提供技術(shù)支撐。其次,從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集制作、居住區(qū)CGAN模型構(gòu)建、強(qiáng)排方案生成設(shè)計及驗證評價模型構(gòu)建三方面闡述了居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計方法。訓(xùn)...

【文章頁數(shù)】：109 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景、目的及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的
        1.1.3 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述
    1.3 研究內(nèi)容及方法
        1.3.1 概念界定
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 研究方法
    1.4 研究框架
第2章 相關(guān)概念與理論
    2.1 居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計相關(guān)理論及概念
        2.1.1 居住區(qū)相關(guān)概念
        2.1.2 居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計的內(nèi)容
        2.1.3 居住區(qū)強(qiáng)排方案人工設(shè)計流程
    2.2 條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)(CGAN)相關(guān)理論
        2.2.1 深度學(xué)習(xí)概述
        2.2.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)與條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)(CGAN)
        2.2.3 CGAN工作機(jī)制
    2.3 居住區(qū)平面布局形式及室外環(huán)境
        2.3.1 居住區(qū)平面布局形式
        2.3.2 居住區(qū)日照環(huán)境
        2.3.3 居住區(qū)風(fēng)環(huán)境
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于CGAN的居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計流程
    3.1 居住區(qū)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集制作
        3.1.1 不同模式訓(xùn)練數(shù)據(jù)集選取
        3.1.2 圖像結(jié)構(gòu)相似性算法
        3.1.3 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集樣本篩選原則
    3.2 居住區(qū)CGAN模型構(gòu)建
        3.2.1 Tensor Flow工具介紹
        3.2.2 居住區(qū)CGAN模型結(jié)構(gòu)
        3.2.3 居住區(qū)CGAN生成器網(wǎng)絡(luò)
        3.2.4 居住區(qū)CGAN判別器網(wǎng)絡(luò)
    3.3 居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計及驗證評價模型構(gòu)建
        3.3.1 居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計模型構(gòu)建
        3.3.2 居住區(qū)日照模擬分析模型構(gòu)建
        3.3.3 居住區(qū)風(fēng)環(huán)境模擬分析模型構(gòu)建
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于CGAN的居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計實例驗證
    4.1 不同模式訓(xùn)練數(shù)據(jù)集測試結(jié)果及數(shù)據(jù)集制作
        4.1.1 不同模式訓(xùn)練數(shù)據(jù)集測試結(jié)果
        4.1.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集采樣區(qū)域及采樣城市
        4.1.3 居住區(qū)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集制作流程
    4.2 居住區(qū)CGAN模型構(gòu)建、訓(xùn)練及測試結(jié)果
        4.2.1 居住區(qū)CGAN模型構(gòu)建
        4.2.2 居住區(qū)CGAN模型參數(shù)選取
        4.2.3 居住區(qū)CGAN模型訓(xùn)練過程及測試結(jié)果
    4.3 居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計及驗證評價
        4.3.1 居住區(qū)案例概況
        4.3.2 居住區(qū)強(qiáng)排方案生成設(shè)計結(jié)果
        4.3.3 居住區(qū)日照模擬分析結(jié)果
        4.3.4 居住區(qū)風(fēng)環(huán)境模擬分析結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號：3860663