【摘 要】
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随着城市多源数据兴起,城市系统模型与人工智能技术成为建立数据间内在关联(如非线性与因果性关系)的核心基础.本文以两者的典型代表——“空间均衡模型”与“对抗生成网络”
【机 构】
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香港大学建筑学院城市规划与设计系;剑桥大学马丁建筑与城市研究中心
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随着城市多源数据兴起,城市系统模型与人工智能技术成为建立数据间内在关联(如非线性与因果性关系)的核心基础.本文以两者的典型代表——“空间均衡模型”与“对抗生成网络”为例,总结梳理两者在城市研究与实践中的理论基础、优势与局限以及应用场景.城市系统模型更适用于支持大尺度的规划实施评估(通过反事实模拟)与空间规划编制(通过情景预测),而人工智能技术则更适用于基于现状案例与规划指引的小尺度城市空间形态生成.基于两者的优势互补性,跨尺度的模型耦合可以为探索因地制宜、多维度共赢的城市决策提供可量化、可解释的科学依据.本文解释了多源数据在规划与设计中囿于现状描绘的局限与原因,挖掘了其在模型支撑下辨析城市问题与优化空间决策的应用潜力.
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