【摘 要】
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居住区强排方案设计有助于提高项目容积率,是达成集约化建设的重要途径.既有强排设计多由设计者基于日照模拟分析结果,主观制定强排设计决策,设计效率较低.旨在立足深度学习
【机 构】
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哈尔滨工业大学建筑学院,寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室（哈尔滨工业大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(51938003),黑龙江省博士后资助经费(LBH-Z17076)
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居住区强排方案设计有助于提高项目容积率,是达成集约化建设的重要途径.既有强排设计多由设计者基于日照模拟分析结果,主观制定强排设计决策,设计效率较低.旨在立足深度学习技术语境,提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的居住区强排方案生成设计方法,应用pix2pix算法,构建基于CGAN的居住区强排方案生成设计模型,通过学习低层、多层、高层居住区轮廓与强排设计方案总平面图的对应关系,生成任意居住区轮廓条件下的居住区强排设计方案,提高居住区强排设计精度与效率,推动城市土地的高效率利用.以中纬度地区的3个居住区为例,
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