基于机器学习的卧室空间虚拟感知与评价

VIRTUAL PERCEPTION AND EVALUATION OF BEDROOM SPACE BASED ON MACHINE LEARNING

卧室空间环境的主观感知评价,对住宅空间优化设计具有重要价值。在数字设计的时代背景下,虚拟现实技术与机器学习相结合的方法,能够深入挖掘主观评价数据背后的内在关联,为卧室空间环境的主观评价提供新手段。以典型住宅卧室空间为研究对象,选取面积、长宽比、高度和窗墙比等6个形态指标为调节参数,随机生成60个卧室空间作为虚拟感知样本,采用语义分析法,从视觉、心理、行为和整体满意4个维度对卧室空间进行主观评价,进而利用决策树和随机森林模型确定主观评价的关键形态参数,最后采用支持向量机模型对卧室空间进行主观预测。结果表明,长宽比和面积是影响卧室空间视觉舒适、心理感知与行为便利的关键参数,且利用长宽比和面积2个参数可以较好地预测主观评价。