题目一:基于消费者态度的绿色公寓租用影响因素及经济性评价研究
主讲人:吴宇琳(专业:管理科学与工程,导师:李昇翰老师)
摘要:绿色公寓作为绿色建筑的一种表现形式,具有节能、环保和舒适的特性,但目前有关绿色建筑的政策法规并不完善,且绿色公寓建造成本高、运行费用低的特点和消费者的传统消费习惯,导致消费者对绿色公寓的认可程度有一定局限性。因此,分析绿色公寓消费行为作用机理具有重要意义。本研究通过定性方法研究消费者角度的绿色公寓租用意愿,利用调查问卷的形式,围绕消费者是否愿意租用绿色公寓建立支付意愿的 logistic 回归模型,得到影响其支付意愿和支付水平的关键影响因素。最后,通过定量分析方法对消费者是否应该租用绿色公寓进行了经济评价。
题目二:基于遥感技术与深度学习的地铁沿线设施沉降灾害识别与预警系统
主讲人:罗力纬(专业:建筑与土木工程,导师:丁志坤老师)
摘要:地铁建设和运营已造成许多阻碍城市可持续发展的地质灾害,如地面沉降、坍塌等。目前我国主要采用传统的人工检测手段来监测沉降,具有一定的局限性:(1)无法做到全天候、全区域的动态监测;(2)在监测时会加重城市的交通负担;(3)不易于观察到桥底、建筑物遮挡的部位,也很难量化裂缝等指标。本研究旨在利用遥感技术、深度学习、计算机视觉技术,实现对地铁沿线建筑物沉降的自动识别与预警。该研究的主要贡献包括:(1)提供一种基于PS-Insar技术的大面积监测沉降解决方案;(2)提出基于无人机、深度学习、计算机视觉的预警系统,对比了YOLO和CNN模型的准确率,选出最适合的模型,并量化了裂缝的长度和宽度;(3)有效降低了沉降监测和现场勘察的时间成本、经济成本,保护了从业人员的安全;(4)以深圳已经运营的地铁五号线和九号线前海段为案例,验证了该系统的有效性。
时间:2020年12月18日(周五)12:30-13:30
地点:沧海校区致理楼L3-704
主持人:廖龙辉 威尼斯欢乐娱人v3676助理教授