27、城市交互设计:打造以人为本的城市空间

城市交互设计:打造以人为本的城市空间

1. 城市设计面临的挑战与机遇

在当今社会,城市是一个复杂的混合体,众多领域都在寻求城市问题的解决方案。城市设计尤为重要,它聚焦于市民的城市空间质量,为空间实践做出贡献。然而,影响城市空间的因素是多方面的,而且在引导城市空间可持续发展方面,各利益相关者的责任并不明确。

随着信息革命的到来,在智慧城市的背景下,人机智能迅速发展,早期的城市规划和实践也逐渐占据重要地位。中国的城市设计探索始于智能设计,秉持科技态度,以数据作为沟通语言,用于城市的规划、设计、管理和预测,致力于创建和培育城市的交互界面。

1.1 城市设计面临的问题

  • 满足市民多元需求 :如何为市民的多种需求创建一个功能完善且可扩展的设计?
  • 处理市民反馈 :怎样在城市公共空间中突出并及时准确地处理人们的反馈,将其转化为设计改进的依据?
  • 回应市民情感 :如何对市民的反应和情感做出回应?
  • 促进市民交流 :城市公共空间能否促进市民之间的交流?

1.2 智慧城市背景下的城市交互设计

城市交互是一个跨学科领域,它融合了空间和技术因素,为设计带来了创新方法,并将设计对象融入市民的生活环境。“城市”体现了空间方面的基础性,影响着人类的行为、情感和人际关系;“交互”则涉及技术,特别是通信和网络技术,这些技术将数据转化为有意义的信息,为从城市整体解决方案到基层创新等各个层面的决策提供依据。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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