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多中庭形态对寒区商场碳排放的影响机理
1
作者
安雪男
李铁军
+1 位作者
史小蕾
高枫
《低温建筑技术》
2024年第2期5-10,共6页
为揭示当代寒区大型商场多中庭形态对碳排放的影响机理,以哈尔滨某集中式中庭的商场为例,采用BP神经网络预测结合敏感性分析和相关性分析的方法,探究中庭数量(n)、主次中庭面积比(r)、主次中庭距离(d_(0))、天窗面积占比(S_(0))、中庭...
为揭示当代寒区大型商场多中庭形态对碳排放的影响机理,以哈尔滨某集中式中庭的商场为例,采用BP神经网络预测结合敏感性分析和相关性分析的方法,探究中庭数量(n)、主次中庭面积比(r)、主次中庭距离(d_(0))、天窗面积占比(S_(0))、中庭面积占比(S_(1))五个要素对碳排放的影响机制。研究结果表明,S_(0)、S_(1)、r、d_(0)、n对碳排放的影响程度依次递减,其中S_(0)、S_(1)、r、d_(0)为关键影响要素,且均与总碳排放呈正向关系,适当减小中庭面积占比和天窗面积占比、增加中庭聚集度和面积均匀度有利于建筑减碳。
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关键词
多中庭形态
建筑碳排放
BP神经网络
Sobol敏感性分析
寒区大型商场
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职称材料
题名
多中庭形态对寒区商场碳排放的影响机理
1
作者
安雪男
李铁军
史小蕾
高枫
机构
哈尔滨工业大学建筑学院
哈尔滨工业大学建筑设计研究院
哈尔滨工业大学建筑设计研究院寒地建筑与环境理论研究中心
哈尔滨理工大学建筑工程学院
出处
《低温建筑技术》
2024年第2期5-10,共6页
基金
黑龙江省重点研发计划项目(2022ZX01A33)
黑龙江省博士后科学基金项目(LBH-Z22190)。
文摘
为揭示当代寒区大型商场多中庭形态对碳排放的影响机理,以哈尔滨某集中式中庭的商场为例,采用BP神经网络预测结合敏感性分析和相关性分析的方法,探究中庭数量(n)、主次中庭面积比(r)、主次中庭距离(d_(0))、天窗面积占比(S_(0))、中庭面积占比(S_(1))五个要素对碳排放的影响机制。研究结果表明,S_(0)、S_(1)、r、d_(0)、n对碳排放的影响程度依次递减,其中S_(0)、S_(1)、r、d_(0)为关键影响要素,且均与总碳排放呈正向关系,适当减小中庭面积占比和天窗面积占比、增加中庭聚集度和面积均匀度有利于建筑减碳。
关键词
多中庭形态
建筑碳排放
BP神经网络
Sobol敏感性分析
寒区大型商场
Keywords
multiple atrium configurations
building carbon emissions
BP neural network
sobol sensitivity analy-sis
shopping mall
分类号
TU247.2 [建筑科学—建筑设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多中庭形态对寒区商场碳排放的影响机理
安雪男
李铁军
史小蕾
高枫
《低温建筑技术》
2024
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