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申请/专利权人：华南理工大学建筑设计研究院有限公司
摘要：本发明涉及低碳公共建筑技术领域，尤其涉及一种基于GAN和GA的夏热冬暖地区低碳建筑设计决策方法，所述方法具体包括：确定低碳公共建筑的第一设计参数，根据所述第一设计参数获得低碳公共建筑数据集；构建改进GAN模型的网络结构，生成初始低碳公共建筑设计模型；根据所述低碳公共建筑数据集对所述初始低碳公共建筑设计模型进行训练，并通过GA算法进行优化，获得目标低碳公共建筑设计模型；基于所述目标低碳公共建筑设计模型，对新的低碳公共建筑的设计参数进行评估优化。本发明通过集成多任务循环一致生成对抗网络（GAN）与遗传算法（GA），创造了一个闭环的优化建筑生成系统，能自动生成设计方案，实时评估碳排放量。
主权项：1.一种基于GAN和GA的夏热冬暖地区低碳建筑设计决策方法，其特征在于，所述方法具体包括：确定低碳公共建筑的第一设计参数，根据所述第一设计参数获得低碳公共建筑数据集；构建改进GAN模型的网络结构，生成初始低碳公共建筑设计模型；其中，所述构建改进GAN模型的网络结构，具体包括：构建第一生成器、第一判别器、第二生成器、第二判别器和第三判别器，所述第一生成器用于将随机噪声向量映射到建筑设计参数空间并生成建筑设计参数，所述第一判别器用于判断所述建筑设计参数是否真实，所述第二生成器用于根据所述建筑设计参数重构原始噪声向量，所述第二判别器用于判断重构的原始噪声向量是否准确，所述第三判别器用于判别所述第一生成器或所述第二生成器的输出数据的真伪，以及预测所述第一生成器或所述第二生成器的输出数据对应的碳排放量；在所述第一判别器和所述第三判别器的损失函数中均加入梯度惩罚；根据所述低碳公共建筑数据集对所述初始低碳公共建筑设计模型进行训练，并通过GA算法进行优化，获得目标低碳公共建筑设计模型；基于所述目标低碳公共建筑设计模型，对新的低碳公共建筑的设计参数进行评估优化。
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权利要求：
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