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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：基于机器学习的严寒地区滨水空间热舒适评价方法，本发明是为了解决现有室外热舒适评价方法未考虑滨水空间的特殊性，室外热舒适评价准确性不足的问题。评价方法：一、收集严寒地区滨水街区的气象信息；二、建立滨江街区三维形态模型；三、设置特征要素，特征要素为容积率、开放空间比率、第一排建筑标准偏差、建筑高度与河流和建筑之间的距离比、建筑朝向和植被集中度；四、计算特征要素参数值；五、计算热气候指数UTCI值；六、构建ANN神经网络模型；七、将滨水街区的特征要素参数值输入训练后的神经网络模型中，计算热舒适指标U值。本发明考虑了城市形态、植被分布、水体和朝向等多重要素特征的综合影响，且实现了低成本的快速评价。

主权项：1.基于机器学习的严寒地区滨水空间热舒适评价方法，其特征在于该严寒地区滨水空间热舒适评价方法按照以下步骤实现：步骤一、收集严寒地区滨水街区的气象信息，气象信息至少包括空气温度、相对湿度、日照、风向和风速信息；步骤二、通过地理信息系统GIS获取城市信息，从城市信息中提取街区建筑、绿地、水体的空间位置信息，基于高程信息生成三维街区，基于卫星地图设置树点位，根据树种和实际情况，设置树冠的形态、高度和间距，从而建立滨江街区三维形态模型；步骤三、设置特征要素，特征要素为容积率FAR、开放空间比率OSR、第一排建筑标准偏差SDBH.FR、建筑高度与河流和建筑之间的距离比BHDR、建筑朝向BO和植被集中度VCon；所述容积率FAR是指建筑物每层地面总面积与建筑物所在地块总面积之间的关系，容积率的计算公式如下： 其中Ssite是街区用地面积，Sf是每层地面面积总和；所述开放空间比率OSR是指开敞空间相对于建筑面积的百分比，开放空间比率的计算公式如下： 其中li是建筑空隙的长度，Ltotal是水岸线长度总和；第一排建筑标准偏差SDBH.FR是用来量化邻近水体的第一排建筑高度变化或离散程度，第一排建筑标准偏差的计算公式如下： 其中hi是第一排建筑中每个建筑的高度，是第一排建筑的平均高度，Nf是第一排建筑数量；建筑高度与河流和建筑之间的距离比BHDR是指第一排的建筑高度除以第一排不同建筑与水岸线之间的平均距离，建筑高度与河流和建筑之间的距离比的计算公式如下： 其中Di是每个街区第一排建筑和水岸线的平均距离，Hi是第一排建筑的平均高度；建筑朝向BO是指建筑街区整体的朝向，建筑街区沿水岸分布，建筑朝向的计算公式如下： 其中αi是每个建筑指向水岸线的方向和北向的夹角，N是滨水街区内的建筑数量；植被集中度VCon反映了植被位置的中心性，植被集中度的计算公式如下： 其中Ssite是所分析的滨水空间面积之和，Sw是具体街区的滨水空间面积，dci是每个树冠中心和具体街区滨水空间面积的几何中心的距离，n′指具体街区的滨水空间内树木的数量；步骤四、采用Rhino软件中的Grasshopper平台，将步骤三中的特征要素的计算公式转化为电池组，将步骤一中的滨江街区三维形态模型输入Grasshopper平台的电池组中，从而获得特征要素参数值；步骤五、将步骤一中的气象信息导入计算热舒适UTCI环境模块中，获得热气候指数UTCI值，热气候指数UTCI的计算公式如下：UTCI＝∫Ta；Tmrt；v10；RH；Met；Clo＝Ta+OffsetTa；Tmrt；v10；RH；Met；Clo其中，Ta指空气温度，Tmrt指平均辐射温度，v10指10米高度处的空气流速，RH指相对湿度，Met指新陈代谢率，Clo指衣物隔热值；由热气候指数UTCI值计算全年舒适时长指标U，全年舒适时长指标U的计算公式如下： 其中，U为寒冷地区滨江空间的舒适度相对系数，n1为一天内进行的模拟次数，N1为总模拟天数，CUi为一天内UTCI达到舒适范围的小时数；步骤六、构建ANN神经网络模型，以6个特征要素参数值作为输入层，设置三个隐藏层，每个隐藏层包含10～20个神经元，以热舒适指标U值为输出值，对ANN神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；步骤七、将滨水街区的特征要素参数值输入训练后的神经网络模型中，从而获得严寒地区滨水空间的热舒适指标U值。

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