論文の概要: Pedestrian Wind Factor Estimation in Complex Urban Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02443v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 01:09:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 06:28:17.396391
• Title: Pedestrian Wind Factor Estimation in Complex Urban Environments
• Title（参考訳）: 複雑な都市環境における歩行者風力係数の推定
• Authors: Sarah Mokhtar, Matthew Beveridge, Yumeng Cao, Iddo Drori
• Abstract要約: 都市計画立案者や政策立案者は、より密集した都市環境においてより人口の多い都市のために、住みやすく楽しい都市を作るという課題に直面している。 都市マイクロ気候は、現在と将来における都市空間の質を定義する上で重要な役割を担っているが、初期の都市設計と計画プロセスにおける風力マイクロ気候評価の統合は依然として課題である。 この研究は、複雑な都市環境におけるリアルタイムな歩行者風の快適さ推定のためのデータ駆動ワークフローを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Urban planners and policy makers face the challenge of creating livable and enjoyable cities for larger populations in much denser urban conditions. While the urban microclimate holds a key role in defining the quality of urban spaces today and in the future, the integration of wind microclimate assessment in early urban design and planning processes remains a challenge due to the complexity and high computational expense of computational fluid dynamics (CFD) simulations. This work develops a data-driven workflow for real-time pedestrian wind comfort estimation in complex urban environments which may enable designers, policy makers and city residents to make informed decisions about mobility, health, and energy choices. We use a conditional generative adversarial network (cGAN) architecture to reduce the computational computation while maintaining high confidence levels and interpretability, adequate representation of urban complexity, and suitability for pedestrian comfort estimation. We demonstrate high quality wind field approximations while reducing computation time from days to seconds.
• Abstract（参考訳）: 都市計画立案者や政策立案者は、より密集した都市環境においてより人口の多い都市のために、住みやすく楽しい都市を作るという課題に直面している。 都市マイクロ気候は, 都市空間の質を定義する上で重要な役割を担っているが, 計算流体力学(CFD)シミュレーションの複雑化と計算費用の増大により, 初期の都市設計と計画プロセスにおける風力マイクロ気候評価の統合は依然として課題である。 この研究は、複雑な都市環境におけるリアルタイムな歩行者風の快適さ推定のためのデータ駆動ワークフローを開発し、デザイナー、政策立案者、都市住民が移動性、健康、エネルギー選択に関する情報決定を行うことを可能にする。 条件付き生成型逆ネットワーク(cgan)アーキテクチャを用いて,高い信頼度と解釈性を維持しつつ計算量を削減し,都市の複雑度を適切に表現し,歩行者の快適度を推定する。 計算時間を数日から秒に短縮しつつ,高品質な風力場近似を示す。

関連論文リスト

• A Machine Learning Approach for the Efficient Estimation of Ground-Level Air Temperature in Urban Areas [6.7236795813629]
  都市で発生する都市ヒートアイランド(UHI)現象は、その熱応力を増大させ、より持続可能な都市を実現するための障害の1つである。 本研究では,都市域の空間的・気象的変数と街路レベルの空気温度を関連付けるために,イメージ・ツー・イメージ・ディープ・ニューラル・ネットワーク(DNN)の有用性を検討する。 街路レベルでの空気温度は、特定のユースケースに対して空間的にも時間的にも推定され、既存のよく確立された数値モデルと比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T15:05:23Z)
• MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
  最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。 公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。 本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:56:49Z)
• Urban Generative Intelligence (UGI): A Foundational Platform for Agents in Embodied City Environment [32.53845672285722]
  複雑な多層ネットワークを特徴とする都市環境は、急速な都市化に直面している重要な課題に直面している。 近年、ビッグデータ、人工知能、都市コンピューティング、デジタル双生児が発展し、洗練された都市モデリングとシミュレーションの基礎を築いた。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を都市システムに統合した新しい基盤プラットフォームである都市生成知能(UGI)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T03:12:13Z)
• Rethinking Urban Mobility Prediction: A Super-Multivariate Time Series Forecasting Approach [71.67506068703314]
  長期の都市移動予測は、都市施設やサービスの効果的管理において重要な役割を担っている。 伝統的に、都市移動データはビデオとして構成され、経度と緯度を基本的なピクセルとして扱う。 本研究では,都市におけるモビリティ予測の新たな視点について紹介する。 都市移動データを従来のビデオデータとして単純化するのではなく、複雑な時系列と見なす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T07:39:05Z)
• Climate-sensitive Urban Planning through Optimization of Tree Placements [55.11389516857789]
  気候変動は、熱波を含む多くの極端な気象事象の強度と頻度を増している。 最も有望な戦略の1つは、街路樹の恩恵を利用して歩行者レベルの環境を冷やすことである。 物理シミュレーションでは、樹木の放射的および熱的影響が人間の熱的快適性に与える影響を推定できるが、高い計算コストが生じる。 我々は,屋外の熱的快適さの駆動因子である点平均放射温度を,様々な時間スケールでシミュレーションするためにニューラルネットワークを用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T13:07:23Z)
• Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark] [78.05103666987655]
  この研究は、多様な都市空間時間データセットにアクセスし活用する際の課題に対処する。 都市空間・時空間のビッグデータ用に設計された統合ストレージフォーマットであるアトミックファイルを導入し,40種類の多様なデータセットでその有効性を検証する。 多様なモデルとデータセットを使用して広範な実験を行い、パフォーマンスリーダーボードを確立し、有望な研究方向性を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:20:00Z)
• Fourier neural operator for real-time simulation of 3D dynamic urban microclimate [2.1680962744993657]
  実時間3次元都市風洞シミュレーションにフーリエニューラル演算子(FNO)ネットワークを適用した。 数値実験により、FNOモデルが瞬時空間速度場を正確に再構成できることが示されている。 さらに,風向の異なる未確認データに基づくFNOモデルの評価を行い,FNOモデルが風向の異なるデータに対して良好に一般化可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T02:03:47Z)
• Prediction of Transportation Index for Urban Patterns in Small and Medium-sized Indian Cities using Hybrid RidgeGAN Model [0.0]
  本研究は,中小都市における都市交通指標の予測におけるいくつかの課題に対処する。 Kernel Ridge Regression(KRR)とCityGANに基づくハイブリッドフレームワークを導入し、交通指標を予測する。 提案したハイブリッドパイプラインはリッジGANモデルと呼ばれ、都市スプロールの持続可能性を評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T15:05:40Z)
• Generative methods for Urban design and rapid solution space exploration [13.222198221605701]
  本研究では,テンソル場に基づく都市モデルツールキットの実装について紹介する。 提案手法は,ウォーターフロントエッジ,地形,ビュー軸,既存道路,ランドマーク,非幾何学的設計入力などのコンテキスト制約を符号化する。 これによりユーザーは、モデル入力がほとんどない現実世界の都市に似た、多様な都市ファブリック構成を作成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T17:58:02Z)
• An Experimental Urban Case Study with Various Data Sources and a Model for Traffic Estimation [65.28133251370055]
  我々はスイスのチューリッヒの都市ネットワーク内の地域でビデオ計測による実験キャンペーンを組織した。 我々は,既存のサーマルカメラからの測定を確実にすることで,交通の流れや走行時間の観点からの交通状況の把握に注力する。 本稿では,様々なデータソースの融合による移動時間を推定するために,単純かつ効率的な多重線形回帰(MLR)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T08:13:57Z)
• Methodological Foundation of a Numerical Taxonomy of Urban Form [62.997667081978825]
  本稿では, 生物系統学から得られた都市形態の数値分類法を提案する。 我々は同質の都市組織タイプを導出し、それら間の全体形態的類似性を決定することにより、都市形態の階層的分類を生成する。 フレーミングとプレゼンを行った後、プラハとアムステルダムの2都市でテストを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T12:47:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。