【摘 要】
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建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响，室内物理环境设计显得尤为重要。代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法，可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整，但现有代理模型大多是对能耗、采光系数等“单值型”建筑性能进行计算，而对照度分布、风速场、温湿度场等“矩阵型”数据（即云图）的计算效果并不佳。为解决上述问题，本文提出了一种基于条件生成式对抗网络（CGA
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目（202002064039）；
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建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响，室内物理环境设计显得尤为重要。代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法，可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整，但现有代理模型大多是对能耗、采光系数等“单值型”建筑性能进行计算，而对照度分布、风速场、温湿度场等“矩阵型”数据（即云图）的计算效果并不佳。为解决上述问题，本文提出了一种基于条件生成式对抗网络（CGAN）的建筑性能预测方法，基于pix2pix算法构建建筑照度、风速场云图的CGAN模型，建立图像至图像间的映射关系，通过输入建筑轮廓图进而生成对应平面的性能数据，从而实现对建筑性能的快速预测，提升建筑初期设计效率。同时，为评估预测结果的准确性，本文建立了基于通道直方图法和灰度值比较法的评价体系，对本文结果进行了相似度验证。结果表明：训练后的建筑CGAN模型可在1 s内快速绘制云图，速度远高于传统仿真软件，且预测结果与仿真计算结果高度吻合，二者相似度可达93.82%（照度）和82.99%（风速场）,证明了基于CGAN模型的建筑室内矩阵型数据预测方法的有效性。
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