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建筑矩阵型性能数据预测方法及其评价
文献摘要：
建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响,室内物理环境设计显得尤为重要.代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法,可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整,但现有代理模型大多是对能耗、采光系数等"单值型"建筑性能进行计算,而对照度分布、风速场、温湿度场等"矩阵型"数据(即云图)的计算效果并不佳.为解决上述问题,本文提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的建筑性能预测方法,基于pix2pix算法构建建筑照度、风速场云图的CGAN模型,建立图像至图像间的映射关系,通过输入建筑轮廓图进而生成对应平面的性能数据,从而实现对建筑性能的快速预测,提升建筑初期设计效率.同时,为评估预测结果的准确性,本文建立了基于通道直方图法和灰度值比较法的评价体系,对本文结果进行了相似度验证.结果表明:训练后的建筑CGAN模型可在1 s内快速绘制云图,速度远高于传统仿真软件,且预测结果与仿真计算结果高度吻合,二者相似度可达93.82％(照度)和82.99％(风速场),证明了基于CGAN模型的建筑室内矩阵型数据预测方法的有效性.
文献关键词：
建筑性能预测;条件生成式对抗网络;代理模型;验证评价
中图分类号：
作者姓名：
刘岳;吴亚琦;韩臻;康钰卓;刘刚
作者机构：
天津大学 国际工程师学院,天津300072;天津市建筑物理环境与生态技术重点实验室(天津大学),天津300072;天津大学 建筑学院,天津300072
文献出处：
引用格式：
[1]刘岳;吴亚琦;韩臻;康钰卓;刘刚-.建筑矩阵型性能数据预测方法及其评价)[J].哈尔滨工业大学学报,2022(11):59-66
A类：
建筑性能预测
B类：
矩阵型,数据预测,建筑室内,室内光环境,风环境,温湿度场,建筑物理环境,生活品质,室内物理环境,环境设计,代理模型,快速预测方法,建筑师,设计初期,采光系数,单值,照度,风速场,云图,计算效果,条件生成式对抗网络,CGAN,pix2pix,映射关系,轮廓图,设计效率,评估预测,直方图,图法,灰度值,比较法,仿真计算,结果高度,验证评价
AB值：
0.298445
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