基于深度神经网络预测框架下的建筑系统可持续设计研究
作者单位：江苏科技大学建筑学系 湖北工业大学土木建筑与环境学院
会议名称：《2023年全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会...》
会议日期：2023年
学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081302[工学-建筑设计及其理论] 0813[工学-建筑学] 0811[工学-控制科学与工程]
摘 要：人工智能对建筑系统的低碳设计产生了深远的影响。因此,结合人工智能方法、研究建筑系统的生态可持续设计已成为热点。本文采用了全生命周期评估方法来确保建筑系统可持续设计的输入完整性;为了预测建筑系统的长期可持续性能,选择了深度神经网络来分析综合可持续性状态。结果表明,根据能值指标群的计算,建筑系统的可持续性有待提高。为改善这种现状,本文提出两项措施,即增加可再生能源投入比例和提高建筑系统中人工服务的投入。