基于行人模拟的商业街空间布局优化设计研究

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城镇化进程加快,社会公众生活质量逐步提升,其对物质与精神层面需求进一步提高,商业街空间品质需提高。对于当下复杂商业空间问题,需从以人为本研究视角展开研究,城市商业空间研究重点逐渐从物质、经济等实体要素转向对商业空间中人与环境、人与社会、人与空间相互关系探讨,强调从人主体性视角探析商业空间深层内在结构。人工智能时代到来引发各行各业变革,亦为建筑与城市规划行业改革提供革命性机遇。人工智能技术为学者采用多智能体技术展开行人行为模拟量化分析提供平台,为学者对商业空间行人行为模拟与预测提供可能。依托新技术提出的行为模型与基于空间形构的空间句法可视性对比,其有何异同?本研究以勒泰中心庄里街为例,采用基于行人模拟的量化分析手段对商业街空间布局展开量化研究,进而提出优化设计方案及策略。量化研究从三方面展开:第一方面,采用智能体购物行为模型对庄里街行人行为展开模拟分析,以店铺访问量为指标,将模拟结果与实测结果进行对比分析,验证模型有效性。依托分析结果基于客流量、店铺访问量、既有建成环境与店铺吸引力四指标对商业街空间布局展开量化解析。第二方面,基于空间句法对庄里街空间展开可视性分析,构建空间活力与橱窗界面空间系数、橱窗界面深度系数以及空间连接度等因素之间回归方程,探讨橱窗界面空间系数、深度系数以及空间连接度如何影响店铺空间布局。依托分析结果从橱窗界面空间系数与深度系数两指标对商业街空间布局展开分析。第三方面,对购物行为模型仿真分析结果与空间句法可视性分析结果进行对比分析,对适用于微观尺度空间模拟方法进行择优选择,针对性提出庄里街空间优化设计方案,基于分析结果提出商业街空间布局优化设计策略。基于行人模拟量化手段提出商业街空间布局优化设计方法,其可以对规划设计方案展开评价与优化,拓展行人模拟研究范畴,推动国内学者在商业空间模拟领域进一步发展。将购物行为模型与空间句法人流分布模拟方法进行比较研究,提供新的研究视角。
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