文档介绍：城市规划误差反向传播网络算法的可行性分析
陈小力 摘要:城市规划的影响因素,主要有经济、社会和生态三个方面,从城市规划的影响因素出发,构建其相应的算法流程。同时由于城市系统的复杂和不确定性,影响因素拥有大量的柔性标准,分析把这些标望收益进行评价:地块性质、地块总面积、容积率、规划建筑面积、预计售价。
另外,对于已知具体开发项目的地块而言,则可以采用财务效益评价的方法来确定规划地块的收益。
(二)社会效益评价的主要标准
由于社会问题的主体多样性,对于方案的社会文化效益评价,主要是站在使用者的角度对公共空间进行主观性的评价。
城市公共空间社会效益评价的主要标准:1、文化性。公共空间,文化含量(包括:整体风格,文化小品,历史文化,遗产保护,文化活动);2、可达性。服务半径,交通;3、舒适性。协调性,公共服务设施,安全性,场地安全。
(三)生态效益评价的主要标准
同济大学朱锡金教授于1997年提出“自然度”的概念,是为了反映居住园区自然化的程度,目的是为了保证居住园区具有必要的自然基础和自然环境质量。自然度的主要指标有空气、水体洁净度、绿化指标、空地或天空指标、日照指标。本文在选取评价因子时,借鉴了以上指标,同时增加对边缘地带的处理和生态廊道的评价。生态效益的指标有:水,植物(绿化率,植被多样性,植被区域性),土壤与填挖方,日照指标,噪声处理,交错地带的处理。
六、神经网络的量化分析
我们应当先考虑相应标准的量化输入问题。在考虑样本的构造方法时,需要根据所采用神经网络的特性来构造。所采用的构造方法必须能够使样本满足普遍性和惟一性的要求,结合城市规划的实际问题,将上述特征值作为训练样本。上图所示:通过分析城市规划的评价相关因素,可以得知,训练样本共24个,全部数量化后,对数据做规范化处理。数据的处理根据不同情况可以有不同的选择,对于柔性的概念,比如:文化性,交通可达性,可以做字典式的排序,然后任意取值,在带入网络进行学****的时候,系统会自动调整其相关权重,调整的权数和开始任意设定的值就可以较好的描述这些因素对规划的影响。
然后进行BP算法流程,迭代计算由计算机完成,然后根据多次反馈的结果和真实结果比较,也就是BP网络的学****对于每个影响规划效果的因素会得到一个比较合理的权数,这些权数对于我们以后的规划评价有很重要的指导意义,他可以对我们将要进行的规划进行预测。
七、神经网络的建立
建立城市规划预测模型,所研究的神经网络ANN有3个输出单元:①经济效益评价指标;②社会效益评价指标;③生态效益评价指标。其中每个输入单元又有各自的指标分量。总共有8个输入指标,他们分别是I1=规划成本;I2=规划收益;I3=文化;I4=舒适性;I5=可达性;I6=水;I7=植物;I8=其他。同时实验和误差决定了隐含层和每个隐含层单元的数目。这将根据优化原理和实际的程序调试过程逐步改进。
八、模型的算法
1、传递函数。隐层的神经元采用正切、S型传递函数,该函数可以将神经元的输入范围(-∞,+∞)映射到(-1,+1),考虑到当tansig函数的输入值在(-