基于多源数据的城市公园时空活力与 影响因素测度——以南京为例

公园绿地是城市中重要的公共活动场所,其使用会受到公园自身及其所处城市空间等多种因素的影响。利用手机大数据,通过对城市个体活动轨迹的识别,提取人们到访城市公园的交通出行方式,从而探寻公园出行的时空差异性。同时,通过对网络开源数据的获取,将公园的城市区位、周边环境、业态布局、自身条件和交通可达性等特征进行量化处理,并构建一组线性回归模型来确定影响公园使用的相关因素。结果表明:时间上,工作日和休息日的公园使用特征有较大差异;空间上,城市建成环境较完善地区的城市公园使用频率较高。通过回归模型,发现城市区位对公园使用的影响最大,而公园周边的交通设施并不会对公园使用产生显著影响。研究结果将有助于政策制定者优化城市公园的规划设计与维护管理。     

基于网络点评数据的天津北宁公园文化感知分析

【目的】文化感知已经成为公园文化景观的重要价值构成。游客对公园的文化感知状态直接影响他们对公园的印象和体验。探究游客的文化感知状态对于提升公园形象和传达场所精神具有重要的意义。【方法】以天津北宁公园为研究区域,通过抓取国内4个主要旅游社交类网络平台的点评数据,构建公园评论数据库,对评论文本进行多层级词频分析、情感倾向及公园文化感知程度的重要性—表现性（importance-performance, IPA）分析,有助于自下而上地解读游客的景观认知。【结果】北宁公园使用人群主要为本地游客,公园景观已经成为本地游客集体记忆的一部分。本地游客重视儿时记忆,对于公园景观风貌和公园的年代感有较强的认同度和关注度,但是对于公园涉及的历史人物、事件及其与城市的关联,缺少深入了解。游客对于新建的园林建筑和公园的文化活动具有一定的认可度,但是关注程度较低。【结论】北宁公园是天津城市历史文化景观记忆的重要组成部分。居民与游客对公园的历史文化景点有高关注和认可,但对后期改建和更新景观的关注度较低,可能引发负面情绪。保留历史景点、强调景点风貌和历史性,以及推广相关传统活动可以增强公园的历史文化形象,吸引更多游...     

基于多层级水环境适应性的绿色城市 设计探索——以杭州湘湖地区为例

在探讨城市滨湖地区水文特征的基础上,以水环境分析为脉络,从多层级视角建构水环境分析框架,并以此为基础提出相应的城市设计适应性策略。强调从宏观山水流域、中观水网格局、微观水体优化3个层面对水环境进行分析,借助GIS、DEM、MIKE 21、物理环境模拟和三维建模分析等数字化方法的应用辅助城市设计,进而对滨湖地区的城市空间布局提供支撑。以杭州湘湖地区绿色城市设计为例,阐述了水环境适应性导向绿色城市设计的实际应用场景,旨在探索以水环境量化模拟为脉络,从定量分析视角出发寻求绿色城市设计的水环境适应性新思路。     

基于社交媒体数据的西怀远村游客景观偏好及其时空特征研究

随着智能手机的普及,社交媒体上游客发布的旅游攻略和照片数量激增,成为以游客为视角研究旅游地特征的重要数据源。以太原市清徐县西怀远村为研究对象,通过照片视觉内容分析、文本分析和核密度分析等方法分析游客的景观偏好和时空分布特征。结果表明:(1)游客对西怀远景观偏好的类型是艺术墙绘和田园风光,而对文化活动、生活体验类等关注低,整体呈现重观光、轻体验的特征。(2)时间上,旅游受花期影响,呈现一年两季峰值特征;空间分布上,游客的集聚热点区域分别是油菜花田、艺术墙绘区和粉黛草田,游线单一。建议加强文化资源挖掘,丰富游线;结合节日安排节庆活动,提升旅游竞争力。研究有助于城郊乡村明确资源利用方向,以促进旅游产业活化。     

基于改进樽海鞘群算法的PMSM变论域模糊控制

目的 为提高自动化包装流水线的生产效率,针对永磁同步电机PI控制器参数无法适时调整而引起的稳态误差较大、抗干扰性差等问题,提出一种基于改进樽海鞘群算法的新型变论域模糊控制器。方法 通过游走策略和变异分布策略对樽海鞘群智能算法的位置更新进行改进,同时加入过界个体的加权位置修正与劣势个体二次迁移,并将优化后的算法与变论域模糊PI控制器相结合,用于调节伸缩因子,以获得对永磁同步电机更好的控制效果。结果 仿真表明,文中改进后的控制器较传统PI控制器有效减小了静态误差;同时优化后的控制器令PMSM在变速和变载工况下响应更快,较改进前的樽海鞘群算法作用下PI控制器在变速和变载工况下的超调量分别降低约21.35%和62.85%。结论 算法优化伸缩因子后得到的变论域模糊控制与其他控制相比,更有效地提高了系统的鲁棒性,改善了系统的控制性能,减小了损耗。     

水体与建筑空间的关系——以伊斯兰园林为例

伊斯兰园林是世界三大园林体系之一,具有悠久的历史,人们将其称为天堂花园。其中,水体作为建筑外部空间中最重要的元素之一,发挥着重要的作用。本文从自然、人文、技术层面分析伊斯兰园林中水体的地域化特征。在此基础上,以多个伊斯兰园林庭院为例,研究点、线、面三种形态水体与建筑空间之间的关系,解读水体与建筑空间的不同组合方式与空间塑造的联系,以期学习借鉴伊斯兰园林水体与建筑空间的处理手法,打造出具有地方特色的建筑空间。     

基于课程学习的无监督常识问答模型

无监督常识问答是利用机器自动生成问答数据来对模型进行训练的问答模型,目前方法生成的问答数据中存在噪声数据和问题的难度随机的问题。提出一种基于课程学习的无监督常识问答模型,首先根据知识生成问答数据集,再对问答数据集进行多样化评估和流畅性评估,结合两个评估结果进行数据过滤,去除噪声数据;最后根据课程学习策略,使用干扰项与正确答案的相似度作为问题难度评估标准,使得模型根据难度等级来进行训练。在测试任务上具有1.5%～3.5%的准确率提升,证明了该模型在无监督常识问答任务上的有效性。     

增强深层话题语义的对话引导模型

目标导向式开放域对话的核心是根据对话历史与当前话题进行话题序列规划与回复检索，使得对话达到目标话题，话题特征的提取与建模方式影响话题预测的准确性，从而影响回复检索性能。目前常见的方法是引入外部知识来增强语义，但这种方法依赖外部知识质量。提出一种基于图卷积与子图注意力的话题语义增强的对话引导模型（KWGE），该模型首先构建关键词无向图，利用图卷积神经网络对关键词编码以增强话题语义，同时编码对话历史特征，使用对话特征与话题特征做预测与检索任务，每次预测任务后计算与当前话题相关话题子图的注意力权重来更新子图节点表示，用于获取更近于目标的话题。通过对两个真实闲聊数据集进行的广泛实验，表明该模型可以构建话题连贯的对话序列，并以较高的目标达成率实现对话目标。