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Quantifying perceptual imagery: A Kansei engineering-based multiple regression model for design quantification
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AI
DOI：10.1177/14727978251385155.png)
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摘要
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全球快速城市化推动了智能路灯（SSLs）作为关键智慧城市基础设施的发展，但现有设计依赖主观美学判断，未能系统整合用户感知偏好。本研究通过开发多元回归模型以量化感知意象维度与SSL设计参数之间的关系，填补了这一研究空白。采用混合方法，该方法收集多样化的SSL样本，建立感知词典，并运用聚类分析、因子分析和偏最小二乘（PLS）回归识别关键感知因子，推导出将设计属性与感知关键词关联的方程。该验证模型将设计元素与用户感知体验相连接，实现了SSL特性的数据驱动优化。通过融合感性工学与技术创新，本研究增强了设计严谨性，为智慧城市产品提供了可复制的方法论，促进了可持续城市发展。
Keyword:
smart street lamps
perceptual imagery
design quantification
multiple regression model
Kansei engineering
期刊
IF:
0.4
论文数:
184
被引数:
499
机构
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