基于数据挖掘及心理测量学的建筑设计自然维度评价体系研究

学生名:赵 东淼

研究テーマ:Research on the Evaluation System of Natural Dimensions in Architectural Design Based on Data Mining and Psychometrics

(基于数据挖掘及心理测量学的建筑设计自然维度评价体系研究)

入学年月:2019.09

修了年月:2022.12

取得学位:博士（工学）

論文概要:建筑作为一个复杂系统,与人和环境间有着诸多的联系和相互的影响。本研究以系统理论思想为指导,结合多学科交叉的研究方法,借助数据挖掘、遥感技术、量表定制、人本计算等技术手段,开展建筑设计在自然维度评价体系的研究及构建,以期为建筑设计方案优化、促进城市建设与自然环境的协调发展提供理论依据和决策支持。主要研究内容如下:第一,论文从系统科学的角度出发,将建筑作为开放的复杂系统,把建筑设计看成是由多层次、多要素、多方面开放的、相互联系构成的系统,运用系统科学的研究方法,构建了建筑设计自然维度评价体系的基本框架。第二,从整体出发,运用卫星遥感及无人机技术对典型区域自然环境要素的时空演变特征进行研究,分析典型区域内建筑与自然环境的矛盾,为建筑设计评价体系构建,针对性地提供评价要素选取原则。第三,运用爬虫技术获取大量优秀建筑设计案例文本建立数据库,利用数据挖掘技术中的文本预处理、词共现、词聚类等技术手段,对评价要素进行预选取。结合专业知识,初步获得建筑设计在自然维度的主要设计要素及客观评价指标。第四,结合心理测量学量表定制的研究思路,在数据挖掘研究基础上,邀请院士在内的多位行业专家参与德尔菲专家调查,确定量表的评价条目及基本框架。用因子分析法及Cronbach系数法对量表预测验的结果进行信、效度检验,修改调整后最终形成《建筑设计自然维度主观评价量表》。最后,收集20个实际建筑项目方案阶段的资料,邀请20个行业专家,依据《建筑设计自然维度主观评价量表》对项目进行评价。将20个项目的客观评价指标与专家主观评价打分建立数据集,用于训练和验证人工神经网络建立的系统性模型,并验证评价模型的性能,最终建立建筑设计自然维度评价模型,并选择四个典型案例进行模型应用综合分析。与传统的专家评审方法相比,本研究基于系统科学建立的建筑设计自然维度评价体系能更加客观、有效、全面地对建筑方案进行评价。数据挖掘技术在建筑设计知识的获取、整理和分析上发挥了重要作用,提供了一种新的研究评价指标的方法;心理测量学与建筑学进行学科交叉在提高建筑主观评价的科学性、准确性和客观性上发挥了重要作用。人工神经网络能够建立起客观指标和专家评价知识之间的映射关系,并准确表达出其中的非线性关系。通过科学的对建筑设计自然维度进行评价,在建筑设计阶段将建筑对自然环境的影响降到降低,促进城市发展与自然环境和谐共生。