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公开(公告)号:CN119885369A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411946344.1
申请日:2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/126 , G06F18/27
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于CNN和遗传算法的BIPV曲面屋顶体育馆减碳优化方法;涉及建筑设计与人工智能结合领域。方法包括构建BIPV曲面屋顶体育馆模型,将所述模型中的屋顶表面转换为网格,从网格交点中提取三维数据并转换为散点数据进行线性平面回归,获取形态判断平面;将所述模型中的屋顶高度信息编码为灰度图像并输入训练好的CNN,以便训练好的CNN输出所述模型对应的年平均碳排放预测强度;对判断平面中的平面参数与训练好的CNN输出的年平均碳排放预测强度之间的关系进行回归分析;根据回归分析结果,结合遗传算法优化BIPV曲面屋顶体育馆模型中的屋顶形状。通过优化BIPV曲面屋顶体育馆的屋顶形状减小建筑运行期间的碳排放,达到节能环保的目的。
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公开(公告)号:CN117950503A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410171085.3
申请日:2024-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提供一种基于VR和机器学习的休闲环境视觉感知因子优化方法,包括:通过眼动仪实验获取所述特定环境视觉感知的实体元素,筛选所述实体元素的属性作为视觉感知因子;根据所述视觉感知因子建立沉浸式虚拟现实正交实验,获得不同因子在其不同数值组合下的满意度主观评价;构建基于机器学习的预测模型,该模型用于根据因子及其参数预测人类对于因子的满意度客观评价;将预测的满意度客观评价作为遗传算法的适应度指标,确定所述因子的最优参数数值范围。本发明对休闲空间场景进行客观评价和迭代计算,得到了最佳视觉感知评价下的环境因子的数值范围,为未来的宅间休闲空间设计提供参考。
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公开(公告)号:CN119418858A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411552055.3
申请日:2024-11-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于VR和深度学习的步行空间恢复性环境因子优化方法;涉及视觉感知领域。方法包括利用眼动仪实验和语义差异问卷筛选步行空间的视觉恢复性环境因子;根据正交实验方法建立不同组合视觉恢复性环境因子对应的VR步行空间并进行VR正交实验,记录参试者在不同VR步行空间恢复状态变化;根据不同组合视觉恢复性环境因子和参试者在不同VR步行空间恢复状态变化训练预测模型;将真实步行空间各视觉恢复性环境因子输入预测模型,获取人员在真实步行空间中的恢复状态变化并利用遗传算法优化真实步行空间各视觉恢复性环境因子。以此可以揭示视觉恢复性环境因子对注意力恢复的影响,预测步行空间的恢复性并优化环境因子,改善居民心理健康。
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