一种基于CFD和人工神经网络模型耦合的户外热舒适评估方法

一种基于CFD和人工神经网络模型耦合的户外热舒适评估方法，属于户外热舒适评估技术领域。解决了户外热环境评估中，CFD与ANN的深度耦合存在跨平台交互壁垒以及存在效率瓶颈的问题。方法包括：通过气象探头阵列实时采集环境物理场数据，包括：户外温度、湿度、风速、太阳辐射数据，并将数据映射至CFD计算域，基于大气边界层理论生成三维流场与温度场分布；获取户外人群视频流，利用卷积神经网络模型识别人群属性数据，包括：个体性别、年龄、服装热阻值及活动代谢率；将CFD输出的环境物理场数据与人群属性数据进行融合，动态生成热舒适评估值；基于热舒适评估值输出热舒适分布热力图及个体热应激预警等级。用于城市规划领域。