基于CGAN的居住区强排方案生成设计方法研究

发布时间：2023-11-04 16:27

　　我国幅员辽阔,人口众多,因此人地矛盾问题尤为突出。经济社会的快速发展导致城市用地日益紧张,城市发展模式从平面延伸逐渐转变为向立体扩张,土地资源集约利用成为必然的趋势。居住区强排方案设计有助于节约建设项目用地,达成集约化建设。既有强排设计多由设计者基于日照模拟分析结果,主观制定强排设计决策。但高密度居住区中,建筑日照阴影相互遮挡严重,人工试错调整的方法使得方案设计效率低下,且限于建筑设计周期,亟需更加智能、高效的设计方法。近年来,深度学习技术的突破性进展为居住区强排方案设计提出了新的思路。深度学习的模型一经训练可为强排设计提供通用解决方案,在生成设计方面有较大潜力。研究提出了基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN)的居住区强排方案生成设计方法。首先,对既有居住区强排方案设计流程、条件生成对抗网络(CGAN)、居住区平面布局形式及室外环境相关理论进行梳理与解析,为研究方法的提出提供技术支撑。其次,从训练数据集制作、居住区CGAN模型构建、强排方案生成设计及验证评价模型构建三方面阐述了居住区强排方案生成设计方法。训...

【文章页数】：109 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景、目的及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的
        1.1.3 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 国内外文献综述
    1.3 研究内容及方法
        1.3.1 概念界定
        1.3.2 研究内容
        1.3.3 研究方法
    1.4 研究框架
第2章 相关概念与理论
    2.1 居住区规划设计相关理论及概念
        2.1.1 居住区相关概念
        2.1.2 居住区规划设计的内容
        2.1.3 居住区强排方案人工设计流程
    2.2 条件生成对抗网络(CGAN)相关理论
        2.2.1 深度学习概述
        2.2.2 生成对抗网络(GAN)与条件生成对抗网络(CGAN)
        2.2.3 CGAN工作机制
    2.3 居住区平面布局形式及室外环境
        2.3.1 居住区平面布局形式
        2.3.2 居住区日照环境
        2.3.3 居住区风环境
    2.4 本章小结
第3章 基于CGAN的居住区强排方案生成设计流程
    3.1 居住区训练数据集制作
        3.1.1 不同模式训练数据集选取
        3.1.2 图像结构相似性算法
        3.1.3 训练数据集样本筛选原则
    3.2 居住区CGAN模型构建
        3.2.1 Tensor Flow工具介绍
        3.2.2 居住区CGAN模型结构
        3.2.3 居住区CGAN生成器网络
        3.2.4 居住区CGAN判别器网络
    3.3 居住区强排方案生成设计及验证评价模型构建
        3.3.1 居住区强排方案生成设计模型构建
        3.3.2 居住区日照模拟分析模型构建
        3.3.3 居住区风环境模拟分析模型构建
    3.4 本章小结
第4章 基于CGAN的居住区强排方案生成设计实例验证
    4.1 不同模式训练数据集测试结果及数据集制作
        4.1.1 不同模式训练数据集测试结果
        4.1.2 训练数据集采样区域及采样城市
        4.1.3 居住区训练数据集制作流程
    4.2 居住区CGAN模型构建、训练及测试结果
        4.2.1 居住区CGAN模型构建
        4.2.2 居住区CGAN模型参数选取
        4.2.3 居住区CGAN模型训练过程及测试结果
    4.3 居住区强排方案生成设计及验证评价
        4.3.1 居住区案例概况
        4.3.2 居住区强排方案生成设计结果
        4.3.3 居住区日照模拟分析结果
        4.3.4 居住区风环境模拟分析结果
    4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：3860663