本发明涉及一种基于pix2pix的环境性能预测方法及装置,其中方法包括:对城市街区进行自动参数化建模,生成城市街区的三维模拟几何模型;进行环境性能模拟生成环境性能数据集;基于降维编码器对三维模拟几何模型和环境性能数据集进行处理,得到针对不同环境性能预测对象的训练集样本;对训练集样本进行颜色标准化处理;构建pix2pix生成式对抗网络,所述pix2pix生成式对抗网络包括基于U‑net的生成器和基于卷积PatchGAN分类器的判别器;基于TensorFlow深度学习框架,利用训练集分别训练pix2pix生成式对抗网络;基于训练完成的pix2pix生成式对抗网络预测环境性能;对预测得到的环境性能进行颜色标准化处理得到预测结果。与现有技术相比,本发明具有预测速度快、预测准确性高等优点。
同济大学
姚佳伟 | 袁烽 | 王锦煜 | 张永明 | 庄智
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