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看台的重要性
在体育建筑中，看台不仅是功能性元素，更是承载了观众参与和赛事体验的重要场所。其功能性不仅仅体现在观众的聚集和互动，更蕴含着对场馆氛围和赛事激情的引导。优秀的看台能够营造出更加引人入胜的氛围，使观众尽情享受这场体育盛宴。此外，考虑到不同体育项目的特点和观赏需求，看台的多样性显得尤为重要。从足球比赛到田径赛事，再到音乐会或其他娱乐活动，每种活动都要求看台能够满足不同的观众需求和体验期待。因此，看台设计必须在结构、视野和氛围营造方面富有灵活性和多样性，以确保参加不同活动的观众都能获得满意的体验。
/ 球场看台示例：阿尔贝特球场、托特纳姆热刺球场 /
看台作为场馆的核心组成部分，提前考虑看台的布局、容量、舒适性和可变性是至关重要的。此外，看台设计的合理与否也直接关系到场馆的安全性和紧急疏散能力。因此，在设计过程中需充分考虑看台的各项指标，利用先进的技术和模拟工具进行细致的优化和测试，以确保其在不同场景下的表现都能达到最佳状态。通过深入考虑和精心设计看台，体育建筑能够为观众和赛事参与者提供最佳的观赏体验和安全保障，从而为体育活动的成功举办提供坚实的支撑。
/ 球场看台的要素 /
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传统的工作思路与方式
在过去，通常采用两种方法来确定每排看台的高度：一种是使用Excel 表格，通过公式计算每排看台的高度，并对初始值进行调整以确保设计合理性，再进入CAD 软件中进行绘制；另一种是在CAD 软件中运用几何绘图方法作图和调整。
在面对座席容量大、多层次的看台和多样的体育项目需求时，建筑师们需要不断地进行反复调整和优化。这一设计阶段需要精确度、丰富的经验和长时间的投入，以确保最终的场馆设计满足各项要求并达到最佳效果。
/ 俄罗斯世界杯的12 座球场看台断面线 /
最终呈现的结果来自于三个方面：①项目的实际需求；②客观的计算方法与推导；③主观的经验与个人倾向。
传统的设计方式存在一些明显问题：学习周期长、设计流程繁琐；个人经验和案例储备不足带来设计结果的偏颇；个人喜好影响设计的客观性。此外，二维作图方式难以满足整体设计需求，无法提供全局总览和综合分。随后出现的参数化设计方式极大地简化了手工绘制的过程，通过参数调整可快速预览设计成果，甚至通过算法输出座位排布和视觉质量分析等数。然而，协调大量参数和评估多项成果参数对大部分经验不足的设计师并不友好。这一阶段尚未从根本上解决看台选型、配置策略等影响看台设计的重要、前置性问题。
因此，本文旨在探讨解决体育建筑看台设计的根本方法，提出基于数据库和机器学习算法的理念与方法。期望实现基于设计需求的体育建筑看台生成思路与方法，进一步改善传统设计方式所面临的挑战。
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利用机器学习解决的思路
机器学习允许用户向计算机算法提供大量数据，让计算机分析这些数据，并基于这些输入数据提供数据驱动的建议和决策而无需人为干预。当算法发现任何需要更正的地方时，它会整合这些更正信息，以改善未来的决策。具体而言，机器学习在看台设计三个方面有着突出的应用：
解决具有特定清晰辨别逻辑但常规难以归纳总结的问题。运用机器学习算法可以对看台配置中多项参数进行协调处理，通过对大量数据的学习与模式识别，从中提炼出清晰而具体的逻辑，为决策提供有效支持。
解决数值范围边界模糊、过往案例中具有离散特征的问题。看台配置的许多重要参数从宏观层面看往往呈现出不连续、从微观层面看会出现在个别值附近大量聚集的结果，机器学习能够处理复杂的数据集，包括具有模糊边界和离散特征的情况并做出准确的预测或决策。
针对体育场看台配置设计僵化的问题。机器学习算法在不断优化席位布局方面表现出色，以适应不断变化的环境和需求。通过实时监控和学习，机器学习算法可以分析、操作数据流，捕捉新兴的设计趋势和模式。
基于以上原因，选用由多个决策树模型组合而成的随机森林分类（Random Forest Classifier）算法，将看台的各个设计要素与初始设计条件建立映射关系，得到一组由多个要素组成的数组，即为设计中的最适合的组合模式；在计算场芯轮廓总尺寸阶段运用支持向量回归模型可以灵活地控制核函数的选择与模型复杂度，最大程度地拟合数据集。
/ 本文讨论的方法工作原理概览 /
全球球场数据库的建立
收集到全球1200 余个竞技型球场，基本覆盖了全球现存的竞技型综合田径场与专业足球场。将这些球场按照国家地区、建造时间、品质等级、曾举办的赛事信息进行统计。对于看台部分，通过看台层数、场芯轮廓的类型、总座席数、看台整体形制、贵宾与超级贵宾席位配置等总计70 多项特征进行提取，累计6 万余条数据，超过2.2 万张照片。
类型特征编码
针对于看台整体形制中的场芯轮廓、下层看台开口位置、中层看台轮廓、VIP 看台层数、位置等9 项要素，按照每项要素的不同类型进行编码，最终再将所有编码按指定的顺序串联起来组成一串由17 位数字与字母构成的看台特征码。每一座球场的信息均包含由数字组成的看台特征码，即身份的标识符储存在数据库中。
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基于随机森林分类算法的设计策略
随机森林分类算法的核心思想是通过构建多个决策树模型，并综合它们的预测结果，来生成最终的预测。这种方法通过对多个模型的集成，可以提高预测的稳定性和准确性。
/ 随机森林分类算法原理 /
从球场看台的特征角度来看，通常由场芯轮廓线、普通观众看台的层数、碗边轮廓、贵宾看台的设置方式组成，其中贵宾看台由完整度、层数、所在位置三项特征组成。这些项特征相互关联，但并没有单一、严格的依赖关系。设计工作的起始点便是根据总座席数与球场等级与类型，结合设计的要求，在每种特征中选择出适合的组合结果。
看台特征分类
数据集准备
首先导入数据库，提取与设计生成相关的参数项，将看台特征编码与球场总座席数的数据进行预处理。预处理方式为将编码按照规则拆解，分为不同要素逐项填充进数据集，以总座席数为导向，球场类别、等级、所在国家地区、曾举办的赛事作为可选的筛选条件，同步填充至数据集。
模型训练与测试
根据数据集的特点与数据数量，采用随机森林分类模型作为看台配置训练的基本模型，通过读取预处理后的总座席数、看台层数、场芯轮廓线种类、看台碗边种类、VIP 与VVIP 看台的位置、完整度、层数等共9 项要素的参数与设定的目标总座席数建立映射关系，在随机森林分类模型中进行训练。因为最终需要输出的结果为以上9 项要素的预测值，属于对多个结果的预测，因此应用多输出回归模型（MultiOutput Regressor）同步进行训练得到预测的特征集。根据预测的特征集在数据库中进行反推，同步可以得到与预测结果相类似的球场案例，用以判断预测结果的可靠性和辅助设计决策。
/ 6 万座席综合田径场的随机森林分类模型预测结果 /
/ 4.5 万座席专业足球场的随机森林分类模型预测结果 /
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基于支持向量回归算法的设计参数
在得到看台整体配置建议后，接下来对配置建议的各项内容进行逐一赋值。在这一过程中，首先需要解决的问题是场芯轮廓线的合理赋值。场芯轮廓线，是决定看台碗最终形态的重要初始条件，也是决定比赛场地、看台、平面轴网的重要要素。从统计中看，球场场芯轮廓线的总长、总宽数据成离散特征，在不同的总座席数条件下，场芯轮廓数据呈局部聚集的特点，因此通过引入支持向量回归模型来生成场芯轮廓线参数。
/ 常见场芯轮廓线类型 /
支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）的核心思想是通过构建一个最优的超平面来进行回归分析。这个超平面在高维空间中被设计为最大化数据点与超平面之间的间隔，并且允许一定程度的误差或间隔内的数据点。
/ 支持向量回归算法原理 /
数据集准备
从数据库中分离出的场芯轮廓线数据集中抽取，以球场类型为筛选条件，总座席数、场芯总宽、场芯总长三项参数为特征建立数据集，构成三维坐标系中的点集。
模型训练与测试
因场芯轮廓的总长与总宽并无关联关系，但与球场类型有强烈关系，比如专业足球场场芯轮廓通常均小于综合田径场的场芯轮廓。因此以球场类型为筛选条件，分别建立总座席数与场芯轮廓的总长、总宽的支持向量回归模型，预测求得总宽、总长尺寸。在回归模型的参数选择方面，通过不断测试，kernel 核函数为“rbf”，“C”正则化参数为500，“epsilon”容忍度参数为100的配置无论从数值结果和图形两方面均能够较好地反映回归趋势，取得较为理想的结果。
/ 场芯总尺寸回归模型 /
其余参数生成
在明确场芯轮廓类型、总长、总宽三项参数后，可以通过解析几何方法在代码中求解其他参数。随后，随机森林分类模型的计算结果可用于指导看台的生成、视觉质量的设定与复核、座席总容量的复核，最终生成一个满足设计要求的看台碗。将这些结果传输至预先编写的Python+Grasshopper 节点式编程软件，即可实现自动生成和自动校核，无需手动输入或调整参数。
/ 基于节点编程的软件 /
/ 最终生成结果：综合田径场看台、专业足球场看台 /
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结论与未来前景
从以上研究过程可以看出，从建筑设计的内核出发，以体育建筑看台设计为研究对象，利用机器学习算法来解决专项领域中的设计问题能够取得更快速、更客观的生成结果。为进一步研究人工智能技术在体育建筑设计领域，实现了一次具有价值的研究突破。
AI算法与传统方法的比较
与此同时，体育建筑的发展不仅仅是看台设计的升级。作为一项耗资巨大、容纳人数众多的大型公共建筑，设计方式的转变升级应该融入更多学科的知识。在面对体育建筑设计的未来发展，人工智能的蓬勃发展为其提供了全新的可能性。
通过将人工智能技术与建筑设计的实践相结合，能够迈向更智能、更创新的体育建筑设计领域，为未来的体育场馆和公共空间带来更多可能性和创新。这将为体育建筑设计带来更大的可能性，为未来的体育场馆和公共空间注入更多的创意与智慧。
原文刊载于《建筑智能工业化》2024年第3期
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