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作者：杨冬梅;张晓婷;张健楠;王泽远;董旭;
单位：河北工业大学建筑与艺术设计学院;河北工业大学人工智能与数据科学学院;河北工业大学机械工程学院;
摘要：在中国城市快速和高质量的发展背景下，城市轨道交通车辆成为特色地域文化的表征，探索地域文化和城市轨道交通车辆造型融合设计的相关研究已成为工业设计领域的重要议题。为了解决地域文化特征、目标产品特征与用户感性意象无法有效融合于城市轨道交通车辆造型设计中的问题，基于融合注意力机制的卷积神经网络-双向长短期记忆(CNN-BiLSTM-Attention)神经网络算法，提出融合地域文化的城市轨道交通车辆造型智能设计方法。结合文本挖掘技术确定感性意象词汇，采用形态分析法获取造型设计元素，应用语义差异法构建融合地域文化特征的轨道交通车辆造型设计方案评价量表。基于CNN-BiLSTM-Attention算法建立城市轨道交通车辆造型设计元素、城市地域文化元素与用户感性认知的复杂映射关系，应用映射模型和形状融合法搭建城市轨道交通车辆造型设计方法。以北京市有轨电车为例，验证了该设计方法的有效性，为融合地域文化的城市轨道交通车辆造型设计提供参考。
关键词：城市轨道交通车辆;;CNN-BiLSTM-Attention算法;;感性意象;;形状融合法
