基于机器学习的教育建筑声学指标预测数据集

数据集概述

本数据集包含数值数据与热图两类数据，通过Grasshopper和Pachyderm插件生成不同几何构型下的声学指标参数化模拟结果，用于CatBoost算法预测数值指标、pix2pix算法预测视觉指标，数值预测准确率达百分之八十九至九十九，视觉部分PSNR指数零点八一七至零点九七零、SSIM指数十五点五六至三十一点五七。

文件详解

• 压缩文件1: Numerical dataset-20240122T080351Z-001.zip，格式为ZIP，包含用于CatBoost算法预测的声学指标数值模拟数据
• 压缩文件2: Heatmaps dataset-20240122T171208Z-001.zip，格式为ZIP，包含用于pix2pix算法预测的声学指标热图数据

适用场景

• 教育建筑声学设计优化研究
• 机器学习在建筑环境指标预测中的应用分析
• 声学模拟与算法预测模型的准确性验证
• 建筑舒适性相关声学指标的量化研究