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基于样本库的建筑设计任务书面积表格数据挖掘与分析 被引量:2

Data Analysis of Area Table in Architectural Design Brief based on Samples
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摘要 任务书是建设项目前期描述项目相关设计条件与设计要求的重要依据文件,对建筑设计方案有着非常直接的影响;特别是其中的面积表格部分,对建筑设计的平面布局、体量控制乃至形象塑造,起着决定性的支配作用。然而,在当今的实践中,大量任务书所给出的面积表格往往过于简单或者缺乏科学依据,使得建筑创作的合理性面临挑战。本文尝试提出一套基于任务书样本库的面积表格数据分析方法,使用该方法得到的结论与数据结果,一方面可以供非专业背景的业主直接查询得到一个经验值,在编制任务书面积表格时更加有理有据;另一方面可以为接手新任务书的建筑师提供一个数据为依托的检验,从而快速定位面积配比可能存在的问题,为调整任务书与设计方案指明方向。 Architectural design brief is a critical document of initial phase which descripts conditions and demands of certain project.Especially the part of area table in it heavily effects design on plan layout,volume scale,even the form.However,briefs of a great number in practice have been giving undetailed area data,or data lack of scientific basis.Therefore,in this paper we try to propose a data analysis method of area table in design brief based on samples.The output of this method would be an empirical value for those unprofessional clients to check on the one hand;on the other hand,it could also be a data-based reference for architects,helping them quickly comprehend a new brief,locate possible risk in area table,and present adjusted schemes.
作者 刘佳凝 LIU Jianing
出处 《住区》 2019年第4期79-85,共7页 Design Community
关键词 建筑策划 任务书 面积表格 数据分析 architectural programming design brief area table data analysis
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献10

  • 1Keim D A. Information visualization and visual data mining. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2002, 8 ( 1 ): 1-8.
  • 2Bradley P, Fayyad U, Reina C. Scaling clustering algorithms to large databases. Proceedings of the 1998 International Conference of Knowledge Discovery and Data Mining (KDD' 98), New York, 1998,9-15.
  • 3Treshansky A, McGraw R. An overview of cluster algorithms. Proceedings of SPIE (The International Society for Optical Engineering), 2001(4367) : 41-51.
  • 4Merkl D, Rauber A. Alternative ways for cluster visualization in self-organizing maps. Proceedings of the Workshop on Self-Organizing Maps, Finland: Espoo, 1997,106-111.
  • 5Kandogan E. Visualizing multi-dimensional clusters, trends, and outliers using star coordinates. Proceedings of the 7^th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Francisco, 2001, 107-116.
  • 6Chou S Y, Lin S W,Yeh C S. Cluster identification with parallel coordinates. Pattern Recognition Letters, 1999(20) : 565-572.
  • 7徐永红,高直,金海龙,刘文远.平行坐标原理与研究现状综述[J].燕山大学学报,2008,32(5):389-392. 被引量:17
  • 8郑苗苗,吉根林.一种基于密度的分布式聚类算法[J].南京大学学报(自然科学版),2008,44(5):536-543. 被引量:10
  • 9胡俊,黄厚宽,高芳.一种基于平行坐标度量模型的聚类算法及其应用[J].南京大学学报(自然科学版),2009,45(5):645-655. 被引量:6
  • 10苏实,庄惟敏.试论建筑策划空间预测与评价方法——建筑使用后评价(POE)的前馈[J].新建筑,2011(3):107-109. 被引量:21

共引文献9

同被引文献73

引证文献2

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