基于AIGC辅助技术的智慧交通公共设施设计研究

目的提高城市公共交通设施的运行效率,提升设计师的工作效率,满足用户的出行需求。方法通过用户访谈获取用户需求,在转化成设计需求后,采用层次分析法(AHP)对设计特征进行权重排序。提取用户偏好提示词,并结合GPT4.0中获得的公共交通设施相似提示词,而后得到整合性提示词。选取相关大模型并使用整合性提示词在SD(Stable Diffusion)平台中进行方案生成。结果以智慧公交站台为例,生成不同场景下智慧公共交通设施方案,经过专家筛选后获得优化方案集,最后邀请用户使用满意度量表对方案集进行打分以获得不同场景下的最优方案。结论人机协同设计的智慧公交站台方案不仅能满足用户的需求,也提升了设计师的工作效率。因此,通过智慧公交站台设计实践,优化了基于AIGC辅助技术的智慧交通公共设施设计流程,对其他类型的交通公共设施设计具有指导意义。

基于数据挖掘的能源战略制定深入应用

随着的大数据的普及,能源大数据是未来的发展趋势,本研究旨在通过对能源大数据进行挖掘,进而根据挖掘结果对能源发展问题发现与能源发展价值等政策制定提供了量化的决策依据。本文提出了一个能源概况评价体系,以美国南部四州能源数据为例,通过该体系进行数据建模综述四州能源概况,通过深入分析与对能源发展的预测的可以得出能源发展面临的问题,再使用BP神经网络通过控制变量可以定量得出决策对能源发展的影响,进而达到科学决策的目的。