ارائه‌‌ مدل پیش‌‌بینی‌‌کننده‌‌ ترجیحات نمای مسکونی با بهره‌‌گیری از یادگیری ماشین؛ بررسی موردی: شهر تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد طراحی شهری، دانشکده معماری و شهرسازی، دانشگاه هنر، تهران، ایران

2 دانشیار گروه طراحی شهری، دانشکده معماری و شهرسازی، دانشگاه هنر، تهران، ایران

چکیده

میزان ترجیحات نماهای شهری برای کاربران، یکی از موضوعات مهم در حیطه‌‌ نما و سیمای شهری است. پاسخ به این موضوع در قالب روش‌‌های متعدد عینی و ذهنی توسط پژوهشگران مورد توجه بوده است. این پژوهش بر آن است تا از روش‌‌های یادگیری ماشین بهره گیرد. هدف پژوهش، طراحی مدلی پیش‌بینی‌کننده‌‌ است که خروجی آن میزان ترجیحات کاربران از نماهای مسکونی شهر تهران خواهد بود. تصاویر نمای مسکونی استفاده شده، مربوط به تصاویر ارائه شده به کمیسیون نما و سیمای شهر تهران در سال‌های 1395 تا 1398 است که از میان 800 تصویر اولیه، در فرایند انتخاب داده 278 تصویر انتخاب شده‌‌اند. ویژگی‌های مورد توجه، با استفاده از رویکرد ترجیحات بصری و پردازش تصویر به‌‌دست آمده است. میزان ترجیحات از طریق پرسشنامه آنلاین توسط کاربران (218نفر) در چهار دسته‌‌ ترجیحات کم (0-25٪)، متوسط (26-50٪)، خوب (51-75٪) و خیلی‌‌خوب (76-100٪) به‌‌دست آمده و به عنوان برچسب به مدل ارائه شده است. براساس نتایج، سه الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی با دقت صددرصد و روش ایکس‌‌جی‌‌بوست با دقت نود و هفت درصد بهترین عملکرد را داشته‌اند. همچنین اهمیت تأثیر عناصر در انتخاب آن‌ها توسط کاربران به ترتیب شامل: حداقل فاصله‌ بین پنجره‌ها، نسبت سطح شفاف به کدر در نما، وجود گلشن/باغچه در بالکن، تنوع مصالح، حداکثر فاصله بین پنجره‌ها، تعداد بازشوها، طول و تعداد بالکن‌ها، تعداد طبقات، تنوع رنگ، تزئینات در رخ بام، نوع خطوط بام، تعداد ورودی و نسبت ارتفاع به طول بنا بوده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


پاکزاد، جهانشاه، و بزرگ، حمیده (1395). الفبای روان‌شناسی محیط برای طراحان، چاپ چهارم. تهران: انتشارات آرمان‌شهر.
رنجبر، هادی، حق‌دوست، علی‌اکبر، صلصالی، مهوش، خوشدل، علیرضا، سلیمانی، محمدعلی، و بهرامی، نسیم (1391). نمونه‌گیری در پژوهش‌های کیفی: راهنمایی برای شروع. مجله علمی ‌پژوهشی دانشگاه علوم پزشکی ارتش جمهوری اسلامی ایران، 10(3)، 238- 250.
رشید قلم، پریچهر (1395). سنجش تأثیرگذاری مطلوبیت بصری بر حضورپذیری استفاده‌کنندگان از فضا مبتنی بر تکنیک پردازش تصویر، نمونه موردی خیابان سی تیر، منطقه 12 شهرداری تهران. پایان‌نامه برای دریافت درجه کارشناسی شهرسازی، دانشگاه هنر.
شاهین راد، بهنوش، رفیعیان، مجتبی، و پورجعفر، محمدرضا (1394). ارزیابی ترجیحات بصری زنان از فضاهای شهری تهران. فصلنامه تازه‌های علوم‌شناختی، 17(1)، 24-10.
گونزالز، رافائل، و وودز، ریچارد یوجین (1333). پردازش دیجیتالی تصاویر، (مترجمان: مجتبی لطفی‌زاده، امیر‌‌مسعود عموئی، حمید‌رضا محمد‌شیرازی، سعید میرقاسمی). چاپ پنجم، تهران: انتشارات نیاز دانش.
کیم، فیل (1399). یادگیری عمیق با متلب، (مترجمان: جواد وحیدی و محمد رحیمی). بابل: انتشارات فناوری نوین.
مقسمی، حمیدرضا، و علیزاده سواره، بهروز (1397). شبکه‌های عصبی با متلب و سی پلاس. تهران: نیاز دانش.
Abdi, A. (2016). Three types of Machine Learning Algorithms, Netherlands, Enschede: University of Twente, 1-50.
Anurag, V. Xiaodai, D. (2016). Detection of Ventricular Fibrillation Using Random Forest Classifier. Journal of Biomedical Science and Engineering, 9(5), 1-33.
Batarseh, F. & Yang, R. (2020). Data Democracy: At the Nexus of Artificial Intelligence, Software Development, and Knowledge Engineering. Durham City: Academic Pess.
Bin, I. (1984). Visual Preferences in Enclosed Urban An Exploration of a Scientific Approach to Environmental Design. Environment and Behavior Journal, 16 (2), 235-262.
Chen, T. & Guestrin, C. (2016). Xgboost: A Scalable Tree Boosting Syste. 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, New York.
Cohen, L. (1996). Observing Responses, Visual Preferences and Habituation to Visual Stimuli in Infants. Journal of Experimental Child Psychology, 7, 419-433.
Dacci, L. (2019). Aesthetical cognitive perceptions of urban street form, Pedestrian  preferences towards straight or curvy route shapes.  Journal of Urban Design, 24( 6), 896–912.
Gupta, R. & Gola, K. (2020). Analysis of Machine Learning for Processing Big Data in High Performance Computing. EAI Endorsed Transactions on Cloud Systems, 6(19), 1-12.
Glukhova, D. Katilova, J. Krupina, A. (2018). Graphic-Analytical Method in Architectural Assessment Urban Visual Environment, MATEC Web of Conferences 245.
Hernandez, J. & Marcotegui, B. (2013). Morphological Segmentation of Building Facade Images. 16 th IEEEI nternational Conference on Image Processing, Le Caire.
Khastou, M. & Najafi charmini, H. (2015). Organizing The Urban landscape with Emphasis on legibility, Using Visual Preference Technique (V.P.T) (case study: Khayyam Street of Qazvin). International journal of architecture and urban development, 5(2), 43-56.
Kang, K. Bakar, A. (2013). A Nightscape Preference Study Using Eye Movement Analysis. Journal Universiti Putra Malaysia, 6(2), 85-99.
Kozlova, N. (2018). Architectural  Organization Of Facades According to The Principle of Variability: Videoecological Aspect. Journal of Architecture and Urbanism, 42(1), 52-62.
Kozlova, N. (2016). Contemporary Facades Of Multistorey Residential Building In Kiev:Videoecological Aspect. Journal of Spaium,1(36) , 24-33.
Krstinic, D., Braovic, M., Seric, L., & Bozic-Stulic, D. (2020). Multi-Label Classifer Performance Evaluation with Confusion Matrix. AIRCC Publishing Corporation, 10(18), 1-14.
Krosl, K., Bauer, D., Schwarzler, M., Fuchs, H.,  Suter, G., & Wimmer, M. (2018). A VR-Based User Study On The Effects Of Vision Impairments On Recognition Distances Of Escape-route Signs In Buildings. The Visual Computer Journal, 34(6), 911-923.
Kukhta, M., & Pelvin, Y. (2014).The Specifics Of Creating Emotional Comfort By Means Of Modern Design. Social and Behavioral Sciences Journal, 166, 199 – 203.
Leopord, H.,  Kipruto Cheruiyot, W., &  Kimani, S. (2016). A Survey and Analysis on Classification and Regression Data Mining Techniques for Diseases Outbreak Prediction in Datasets. The International Journal Of Engineering And Science, 5(9), 1-11.
Liu, C., & Gagalowicz, A. (2010). Image-based Modeling of Haussmannian Facades. The International Journal of Virtual Reality, 9(1), 13-18.
Liu, l. Silva, E. Wu, Ch. Wamg, H. (2017). A machine learning-based method for the large-scale evaluation of the qualities of the urban environment, Computers. Environment and Urban Systems Journal, 65, 113-125.
Liu, H. Zhang, J. Zhu, J. C.H. Hoi, S. (2012). DeepFacade: A Deep Learning Approach to Facade Parsing. Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, Melbourne.
Laupheimer, D.,  Tutzauer, P.,  Haala, N. & Spicker, M. (2018). Neral Networks For the Classification of Building Use From Srteet: View Imagery, ISPRS Annals of the Photogrammetry. Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2, 177-184.
Luchinin, N., Asylgaraeva, M., Startsev, S., & Samosudova, N. (2018). Characterization Of The New Dormitory Towns Visual Environments And Its Perceptual Influence On Their Residents. MATEC Web of Conferences,
Malhotra, V., & Semwal, M. (2019). Comparison of 3 Supervised Machine Learning Models. Phd Thesis, University of Windsor.
Mishra, S., & Kolay, S. (2019). Visual Perception of the Street Facade of a Historic Town, Case Study of the Walled City of Jaipur, India. Springer Nature Singapore, 2, 377-389.
Mechelli, A., & Vieira, S. (2020). Machine Learning Methods and Applications to Brain Disorders. Durham City: Academic Press.
Natalya, Z., Lyudmila, S., Lyudmila, M., Svetlana, L., & Anna, Ch. (2014). Eye Tracking and Autonomic Nervous System Reactivity During Perception of Visual Environments of Different Comfort. European Scientific Journal, 3, 1857 –7881.
Nelessen, A., & Constantine, J. (1993). Understanding & Making Use of People's Visual Preferences. Planning cimmissioners journal , 9, 12-14.
Noland, R., Weiner, M., Gao, D., Cook, M., & Nelessen, A. (2016). Eye-Tracking Technology, Visual Preference Surveys, and Urban Design:Preliminary Evidence of an Effective Methodology. Journal of Urbanism: International Research on Placemaking and Urban Sustainability, 10(1), 1-11.
Novack, T., Vorbeck, L., Lorei, H., & Zipf, A. (2020). Towards Detecting Building Facades with Graffiti Artwork Based on Street View Images. International Journal of Geo-Information, 9(2), 1-17.
Pourjafar, M. & Baba Abbasi, M. (2015). Improving the Quality of Urban Spaces Through Image Processing, Case Study: 17th-Shahrivar Street of Tehran. Journal of Armanshahr Architecture & Urban Development, 8(14), 119-130.
Pourdehghan, H., Shahcheraghi, A., Mokhtabad, M., & Majedi, H. (2017). Evaluating Visual Preferences of Architects and People Toward Housing Facades, Using Multidimensional Scaling Analysis. Space Ontology International Journal, 6(4), 7585.
Quercia, D, Aiello, L.(2017). Good City Life: Crowdsourcing Satellite Data and Emotions to Map Our Urban Landscape, Retrieved, 2017 from https://www.eurisy.eu/stories/good-city-life-crowdsourcing-satellite-data-and-emotions-to-map-our-urban-landscape_241. Pdf.
Prashantha, D., Mehta, V., & Sharma, N. (2019). Classification of Handwritten Devanagari Number – An analysis of Pattern Recognition Tool using Neural Network and CNN. International Conference on Computational Intelligence and Data Science, India, 1672445-2457.
Rahn, S. (2014). Visualizing Living Streets in North St. Paul, A Visual Preference Survey in the Casey Lake Neighborhood, Minneapolis City, Hubert H. Humphrey School of Public Affairs.
Ray, S. (2018). A Comparative Analysis and Testing of Supervised Machine Learning Algorithms. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10(12) , 1-8.
Ridzuan, F., Nazmee, W., & Zainon, W. (2019). A Review on Data Cleansing Methods for Big Data. The Fifth Information Systems International Conference 2019, Penang, 731–738.
          Safavian, R., & Landgrebe, D. (1991). A Survey Of Decision Tree Classifier Methodolog. Reprinted From IEEE Transactions On Systems, Man, and Cybernetics, 21(3), 660-674.
Santosa, H., Kobayashi, Sh., & Kobayashi, T. (2012). Study of visual preferences on the  growth of urban commercial  streetscape through building owners assessment. 11 International Conference on Design & Decision Support Systems 2012 in Architecture and Urban Planning,  Eindhoven.
Shahhoseini, H., Bin, M.K., & Bin Maulan, S. (2015). Visual Preferences of Small Urban Parks Based on Spatial Configuration of Place. International Journal of Architectural Engineering & Urban Planning, 25(2), 84-91.
Stamps, A. (1999). Sex, Complexity, And Preferences For Residential Facades. Institute of Environmental Quality, SAGE Journal, 88(3),1301-1312.
Tucker, C., Ostwald, M., & Marshall, J. (2004). A Method For The Visual analysis of The Streetscape. 38th Annual Conference of the Architectural Science Association ANZAScA and the International Building Performance Simulation Association, Australia.
Tsvetkov, O., Simankina, T., & Karmokova, K. (2019). Video-Ecological Coefficient Of Real Estate Objects. E3S Web of Conferences , Moscow.
Upadhyay, D., Manero, J., Zaman, M., & Sampalli, S. (2017). Gradient Boosting Feature Selection with Machine Learning Classifiers for Intrusion Detection on Power Grids. IEEE transactions on network and service management, 18(1), 1-14.
Wang, S., Liu, H., & Tang, J. (2016). Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining. New York City: Springer New York, NY publisher.
Xie, X., Murphy, C.,  Kaiserc, G., Xue, B., & Yueh Chena, T. (2011). Testing and Validating Machine learning Classifiers by Metamorphic Testing. The Journal of Systems and Software, 84(4), 544-558.
Zou, H., Zhu, J., Hastie, T., & Rosset, S. (2009). Multi-Class Adaboost. Statistics and its Interface Journal, (2)1, 349-360.
Zhou, Z. Liu, J. (2022). A Review of Ensemble Learning Algorithms Used in Remote Sensing Applications. MDPI Journals, (12)7, 270-281.
Zhou, Z., & Hooker, G. (2020). Unbiased Measurement of Feature Importance in Tree-Based Methods. Journal of ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, (15)2, 1-21.
Zyagina, N., Taleeva, A., & Kuznetsova, D. (2019). Physiological Markers Of Visual Environment Comfort In  The North. Earth and Environmental Science, 263, 1-7.