農村住宅建筑節能論文

　　1評價(jià)指標體系的建立

　　根據對江蘇地區農村住宅建筑節能的分析，并通過(guò)統計大量文獻中對農村住宅建筑節能指標的描述，可將江蘇地區農村住宅建筑節能評價(jià)指標歸納為建筑外形設計、圍護結構、設備節能、新能源的利用這四個(gè)主要方面進(jìn)行評價(jià)。對這四個(gè)指標做進(jìn)一步分解，可以得出19個(gè)子指標，

　　2江蘇地區農村住宅建筑節能的綜合評價(jià)方法

　　2.1信息熵方法對建筑節能評價(jià)指標的篩選

　　為了從已經(jīng)構建的初始評價(jià)指標中提取主要評價(jià)指標，可以采用信息熵法剔除其中對評價(jià)影響不大的指標。具體操作步驟及方法如下：第一步：將初始的指標矩陣進(jìn)行標準化處理。假定所選的評估對象有N個(gè)，初始的指標有M個(gè)，則可以構建N×M階的矩陣，定義為矩陣A。按照式（1）進(jìn)行標準化后的矩陣為A′。a′ij=（1）第二步：熵值的求取。令pj表示熵值，則，ij=pj=-ijlnij（2）第三步：熵權的確定。Ｗj表示求出的熵權的大小，則，Wj=（3）第四步：確定某個(gè)評價(jià)指標的具體權重。權重值用Qj表示，則，Qj=（4）第五步：將第三步求出的熵權與第四步求出的具體權重進(jìn)行結合，剔除冗余指標，確保評價(jià)的穩定性。

　　2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法對農村住宅建筑節能的綜合評價(jià)

　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以用于逼近任意的一個(gè)非線(xiàn)性的函數，同時(shí)具有超強的自適應以及存儲能力。采用BP神經(jīng)進(jìn)行評價(jià)時(shí)，其運行的主要思想就是將搜集到數據輸入到該系統中，然后系統進(jìn)行自我訓練，擬合各指標間的最優(yōu)關(guān)系，并自動(dòng)記憶、存儲所選指標對綜合評價(jià)對象的影響權值，繼而對類(lèi)似對象做出客觀(guān)的評價(jià)。在進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練之前需要構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構，主要需要以下參數。

　�。�1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的節點(diǎn)數與層數的確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構的確定需先確定輸入、輸出層節點(diǎn)數、隱含層的層數以及隱含層節點(diǎn)。輸入層節點(diǎn)數為指標個(gè)數，輸出層節點(diǎn)數為建筑節能綜合評價(jià)指標。在規模不大的情況下，常采用一個(gè)隱含層。隱含層節點(diǎn)數可根據式（5）確定。Ny=（5）其中，Ny表示隱含層節點(diǎn)數；Ni表示輸入層節點(diǎn)數；No表示輸出層節點(diǎn)數；NP表示訓練樣本個(gè)數。

　�。�2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相關(guān)參數的確定確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構后，需要確定網(wǎng)絡(luò )函數的選取、初始權重的確定、期望誤差、學(xué)習速率、訓練次數等相關(guān)參數。

　　3江蘇農村住宅建筑節能的綜合評價(jià)

　　首先對初始建立的評價(jià)指標進(jìn)行篩選，剔除其中可能對評價(jià)結果有干擾的影響因素。聘請10位專(zhuān)家對初始的評價(jià)指標進(jìn)行打分，然后依據信息熵方法進(jìn)行處理，最終得出的綜合評價(jià)指標包括b11、b12、b13、b14、b21、b22、b23、b24、b25、b31、b32、b33、b41、b45、b46這15個(gè)評價(jià)指標。采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，即輸入層、隱含層、輸出層各一層，輸入節點(diǎn)數為選定的評價(jià)指標數15，根據式（5）確定隱含層的節點(diǎn)數為7，輸出節點(diǎn)數為1。函數采用Sigmoid函數，初始權值為[0，1]區間的較小的數，誤差期望為0.01，學(xué)習速率為0.001，訓練次數為10000次。筆者選取了江蘇省某地區的6個(gè)農村住宅建筑作為評價(jià)對象，以其中的5個(gè)作為訓練樣本。數據主要是通過(guò)調查得到并做歸一化處理，聘請相關(guān)專(zhuān)家對這幾個(gè)樣本進(jìn)行綜合評分，用t表示。經(jīng)過(guò)訓練，將第六個(gè)樣本作為評價(jià)對象，采用該模型進(jìn)行綜合評價(jià)，各指標的初始值見(jiàn)表3。采用經(jīng)訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行綜合評價(jià)，得出的最終評價(jià)結果為0.932，這與通過(guò)專(zhuān)家打分法得出的評價(jià)值0.927相比，誤差為0.005，相對誤差為0.5%。這充分說(shuō)明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行綜合評價(jià)是可行的，且其評價(jià)的精度比較高。

　　4結語(yǔ)

　　影響農村住宅建筑節能的評價(jià)指標有很多，評價(jià)指標又是準確評價(jià)的基礎，因此本文采用信息熵方法排除冗余因素的影響。在評價(jià)指標確定的基礎上，結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )精度高的優(yōu)點(diǎn)對農村住宅建筑節能進(jìn)行綜合評價(jià)。通過(guò)實(shí)例分析可以發(fā)現：將這兩種方法結合起來(lái)對農村住宅建筑節能進(jìn)行綜合評價(jià)，不僅具有較強的實(shí)用性，而且簡(jiǎn)化了模型，提高了運算速度及評價(jià)的精度。

【農村住宅建筑節能論文】相關(guān)文章：

住宅建筑節能論文11-30

村鎮住宅建筑節能論文06-02

農村建筑節能技術(shù)研究論文11-23

住宅建筑節能技術(shù)的經(jīng)濟效益分析論文11-29

建筑節能及建筑節能材料應用分析論文12-11

綠色建筑節能技術(shù)論文02-25

建材節能建筑節能的論文11-30

建筑監理建筑節能的論文12-10

建筑節能設計實(shí)踐應用論文11-28

高層建筑節能措施的論文11-29