arXiv Artificial Intelligence· Shaofan Wang, Philipp Geyer·· 19 小时前AI 评分27
基于画布与坐标的几何条件神经网络在变房间尺寸室内环境实时预测中的对比研究
Comparative Study of Canvas- and Coordinate-Based Geometry-Conditioned Neural Networks for Real-Time Prediction of Indoor Environments with Varying Room Dimensions
AI 导读
研究对比了两种几何条件神经网络代理模型，用于不同房间尺寸下的室内气流与温度场快速预测。基于画布的 CaNN 通过在固定画布中保留不同占用区域显式编码房间尺寸，基于坐标的 CoNN 则使用归一化坐标通道，两者均采用 U-Net 自编码器分别预测气流与温度场。在高度和长度变化的简化房间基准上，CaNN 与 CFD 结果的一致性高于 CoNN。
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