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题名应用人工神经网络预测室内全年动态采光
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作者
白雪
吴蔚
吴农
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机构
南京大学建筑与城市规划学院
西北工业大学力学与土木建筑工程学院
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出处
《照明工程学报》
2024年第4期81-87,共7页
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文摘
在建筑设计早期阶段,了解建筑形态参数与室内采光之间的关系对设计优化至关重要。本文采用多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)神经网络,以四种主要特征(室外遮挡情况、建筑形态特征、开窗设置、测点位置信息)作为MLP的输入参数,通过计算机模拟收集的数据来构建神经网络,预测室内的全年自然采光质量(UDI<100 lx、UDI 100~2000 lx、UDI>2000 lx)。研究结果显示多层感知器神经网络模型在测试集中的回归决定系数R 2为0.984,均方误差MSE为11.624,准确性较高。对神经网络进行权重分析的结果表明,外部遮挡物的高度和建筑进深对输出结果影响最为显著。而窗台底部的标高和测点距窗户的距离对输出结果UDI的影响较小。神经网络模型为建筑设计预测日光提供了一种新的智能方法,有助于辅助建筑早期的设计决策。
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关键词
建筑设计早期阶段
人工神经网络
全年动态采光
神经网络权重分析
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Keywords
early-stage architectural design
artificial neural networks
year-round dynamic lighting
neural network weighting analysis
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分类号
TU113.5
[建筑科学—建筑理论]
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题名基于全年动态模拟的高校教室采光品质评价及改善研究
被引量：1
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作者
孔哲
刘琦琳
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机构
东南大学建筑学院
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出处
《室内设计与装修》
2022年第8期104-105,共2页
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基金
教育部产学合作协同育人项目(202101042020)。
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文摘
采光环境的优劣对于高校教室而言至关重要,充足舒适的采光环境是保障教学顺利开展、学生高效学习的必要条件。本文以新加坡高校教室的全年采光环境品质为研究对象,通过校对生成准确的采光仿真模型,基于全年动态采光模拟结果,量化分析教室采光环境的现状,并通过整合教室吊顶和调整室外遮阳构件尺寸,提升教室全年采光的充足度和舒适度。
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关键词
高校教室
采光品质
全年动态采光模拟
采光设计策略
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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