城市典型街区绿地智能决策平台 晏兆阳

LOW-CARBON & HEALTHY URBAN DESIGN LAB

从城市空间识别
到绿地智能决策

基于西安典型街区的绿地配置、热舒适—建筑节能评价与多目标推荐平台

平台融合多源城市数据、典型街区原型、参数化绿地场景和环境性能响应,建立从空间认知到设计决策的完整研究流程。用户可选择街区类型与绿地配置,并进一步查看性能评价、TOPSIS排序和智能推荐结果。

01
城市空间建库

全域分块、建筑与绿地基础

02
典型原型与参数化设计

四类街区与52个FAST_MODE场景

03
热舒适—建筑节能评价

UTCI、热应激与建筑制冷响应

04
多目标决策与智能推荐

TOPSIS、稳健性与证据解释

城市空间分块
连续三维示范区
典型功能—形态原型
参数化绿地场景
03

四类典型街区原型

阶段3真实空间基础 · 当前选择 R1

从空间模型到智能决策

阶段4—6独立工作页面 · 当前标签页进入

STAGE 04

热舒适—建筑节能性能评价

查看UTCI、热应激面积、制冷EUI与峰值冷负荷的基准、情景和改善结果。

进入性能评价
STAGE 05

TOPSIS多目标决策

完成约束筛选、偏好权重、Top 3推荐以及权重变化下的排序稳健性分析。

进入多目标决策
STAGE 06

自然语言智能推荐

解析需求和现实约束,匹配原型、检索本地场景、调用TOPSIS并提供证据解释。

进入智能体推荐

平台能力与数据状态

同一服务器 · 上下文连续传递

空间模型参数化设计性能响应多目标决策智能交互
prototype_status
pilot_demo
performance_status
synthetic_demo
decision_method
TOPSIS
robustness
sensitivity_summary
agent_mode
offline_rule_agent