基于机器学习的城市生成方法研究

基于机器学习的城市生成方法研究

论文摘要

自上而下的传统规划难以创造一个有机而整体的秩序,这是当前产生千城一面现象的重要原因。自下而上生长的聚落经过漫长的历时性累积、试错与调整,整体与局部各元素之间经过充分的塑造与被塑造,生成与被生成,从线性的发展起点演变成非线性的复杂系统,形成了丰富而复杂的空间形态及富有个性的空间文化特性,但其高度的复杂性一直是传统方法难以分析与解码的。为此,文章计划运用强化机器学习方法与城市规划和建筑学专业知识结合,使其应用到聚落生成模型的建构上,对城市中心区空间的内在空间关联及特征进行量化分析,提出空间有机秩序的正向协调生长模型。利用该模型对个案城市的空间生长进行控制生成、分析和评价,探讨新型城镇化过程中多元、多样性的城市特色空间形成机制,引导规划师和建筑师创造包容、融合的富有特色的"千面"空间,为不同背景、不同需求的居民提供丰富、多元的生活空间。

论文目录

  • 1 引言
  •   1.1 研究背景
  •   1.2 国内外研究现状及发展动态
  • 2 城市生成方法研究主要内容
  • 3 研究方法与关键技术
  •   3.1 研究方法
  •   3.2 研究思路(见图1)
  •   3.3 关键技术
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 胡思润,杨晓旭,宋靖华

    关键词: 城市规划,大数据,人工智能,城市特色空间,算法生形,参数化

    来源: 智能建筑与智慧城市 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 建筑科学与工程,自动化技术

    单位: 武汉大学

    分类号: TP181;TU984.113

    DOI: 10.13655/j.cnki.ibci.2019.11.036

    页码: 106-109

    总页数: 4

    文件大小: 1456K

    下载量: 291

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