机器学习与参数化融合性分析在地铁车站设计中的应用探讨  

作　　者：张鑫喆 

机构地区：[1]中国铁路设计集团有限公司,天津300143

出　　处：《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》2024年第3期0075-0078,共4页

摘　　要：在建筑领域引入人工智能技术驱动下的参数化设计正逐步引领建筑设计的变革。在地铁车站的设计中融合AI驱动的参数化设计,不仅提高了设计的效率、可持续性,而且也体现了与时俱进技术的创新性。本文首先阐述了有关机器学习与参数化设计的基本理论及其联系;其次,分别举例论述了机器学习与参数化设计在地铁中的应用实例;最后,从传统地铁设计面临的困局、机器学习+参数化融合性技术的应用前景以及意义三个层面对机器学习+参数化融合性设计趋势进行了思考与展望;旨为今后的地铁车站设计提供思路借鉴。

关 键 词：机器学习 参数化 融合性分析 地铁车站设计 

分 类 号：U231[交通运输工程—道路与铁道工程]