基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑綠色性評價

魏太兵，陳 堅(jiān)

（武夷學(xué)院 土木工程與建筑學(xué)院，福建 武夷山354300）

綠色建筑、節(jié)能建筑提倡資源節(jié)約，環(huán)境友好，已經(jīng)成為我國建筑業(yè)發(fā)展的方向，是我國建設(shè)節(jié)約型社會的重要突破口。而建筑綠色性評價體系旨在尋求可操作、可定量化的方法，以衡量和評價建筑可持續(xù)發(fā)展的水平和能力，指導(dǎo)綠色建筑發(fā)展的具體實(shí)踐。

1 綠色建筑評價體系

建筑綠色性評價體系具有評判差異化建筑的綠色性和指導(dǎo)綠色建筑發(fā)展的作用。圍繞著建筑綠色化的推廣和發(fā)展要求，國際上出現(xiàn)了許多與綠色建筑相關(guān)的技術(shù)協(xié)會和研發(fā)組織，開發(fā)了相應(yīng)的評價標(biāo)準(zhǔn)和模擬軟件。如美國的LEED、英國的BREEAM、德國的LNB、荷蘭的ECOQuantum、加拿大的 GBTool、澳大利亞的NABERS、挪威的EcoProfile、法國的ESCALE，以及日本環(huán)保省的CASBEE等標(biāo)準(zhǔn)，他們都是結(jié)合各自國情所提出的評估標(biāo)準(zhǔn)［1］。

我國綠色建筑評價體系是基于國外較為先進(jìn)理論和實(shí)踐的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國發(fā)展低碳社會對建筑提出具體的要求。例如低能耗圍護(hù)結(jié)構(gòu)、新能源利用、綠色自然、綠色建材，以及合理選址和科學(xué)規(guī)劃；高效節(jié)能，循環(huán)利用資源，減排減害；建筑環(huán)境健康舒適，以及功能靈活適宜等。

國內(nèi)外評價體系指標(biāo)大致可以從節(jié)能性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性三個層面劃分，針對住宅建筑和公共建筑的6大評價指標(biāo)推進(jìn)綠色建筑理論和實(shí)踐的探索與創(chuàng)新。具體指標(biāo)如表1所示［1，6］。

表1 建筑綠色性評價總體指標(biāo)

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN），是一種通過大量的、功能較簡單的神經(jīng)元互相連接而構(gòu)成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其最主要的特征是能夠模擬“人腦”的許多基本功能和簡單思維方式。

與傳統(tǒng)人工智能方法的“直覺缺陷”相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有自主學(xué)習(xí)、自主組織，而且具有優(yōu)良非線性自適應(yīng)信息處理能力，即非線性逼近能力，以及通過神經(jīng)元間的協(xié)作和學(xué)習(xí)來進(jìn)行解決問題的能力。因此，利用具有并行處理、容錯性及魯棒性等特點(diǎn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅在神經(jīng)專家系統(tǒng)、模式識別、智能控制中得到應(yīng)用，而且在組合優(yōu)化、預(yù)測等領(lǐng)域中也得到成功應(yīng)用［3］。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在某一層次上對“人腦”基本工作機(jī)理的模擬和簡化。人們可以在不了解模型的情況下，通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)可以獲得相關(guān)信息，并將信息存儲在神經(jīng)元的連接權(quán)值中，稱之為“樣本”，并在需要時對被稱作“樣本”的現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以此獲得相應(yīng)解決問題的能力。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱為誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分，也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精華所在。它由一個輸入層、一個或多個隱含層和一個輸出層構(gòu)成，每一層由一定數(shù)量的神經(jīng)元構(gòu)成，這些神經(jīng)元如同人腦神經(jīng)細(xì)胞一樣是互相關(guān)聯(lián)的［3］，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于以下幾個方面：

函數(shù)逼近：通過輸入向量和相應(yīng)的輸出向量對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以此得到一個逼近函數(shù)。

模式識別：通過一個待定輸出向量，使之與輸入向量聯(lián)系起來。

合理分類：將輸入向量劃分為所定義的類型。

數(shù)據(jù)壓縮：減少輸出向量維數(shù)以便傳輸或存儲。

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在綠色建筑綜合評價中的應(yīng)用

建筑物各指標(biāo)要素的得分能反映出建筑的整體性能。然而，這些指標(biāo)要素的構(gòu)成具有復(fù)雜性與關(guān)聯(lián)性，并不是所有的相關(guān)性都能完全避免，且不同數(shù)值范圍內(nèi)的評價指標(biāo)對指標(biāo)評估結(jié)果會有所不同，指標(biāo)性能和綜合性能之間還存在著一定的非線性關(guān)系。因此，如何確保所構(gòu)建的指標(biāo)體系具有獨(dú)立性，排除綠色建筑評估過程中的數(shù)量信息噪聲，防止重復(fù)計(jì)算，計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)與計(jì)量尺度就顯得十分重要。

因此，經(jīng)過多方面的考慮與分析，現(xiàn)有的系統(tǒng)大都采取了“指標(biāo)分解——設(shè)定權(quán)重——指標(biāo)評估——加權(quán)累加”的方法［3］。其中，指標(biāo)分解和綜合是建立在各指標(biāo)完全獨(dú)立這一理想狀態(tài)的基礎(chǔ)上的，權(quán)重系統(tǒng)則是對不同指標(biāo)間重要程度的主觀描述。作為對復(fù)雜系統(tǒng)的一種簡化形式“線性加權(quán)”模型在綠色建筑評估理論和實(shí)踐中發(fā)揮了重要作用，因此本文所講的綠色建筑綜合評價系統(tǒng)便是依據(jù)此法進(jìn)行建模。

基本原理：

輸入量：反映建筑綠色性特征的信息，例如建筑節(jié)能性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性等指標(biāo)。

輸出量：相應(yīng)代表綠色建筑綜合評價結(jié)果的量值。

一旦確定輸出與輸入量之后，系統(tǒng)利用傳統(tǒng)綜合評價取得的成功樣本對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使系統(tǒng)的權(quán)系數(shù)經(jīng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)后得到正確的內(nèi)部表示，并以此網(wǎng)絡(luò)來作為綠色建筑綜合評價的模型。

基本步驟：

（1）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。通過對特征的分類、歸納、抽取、選擇，確定評價指標(biāo)體系，并以此參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。而利用輸出的評價指標(biāo)，建立分類訓(xùn)練樣本集，然后對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

（2）專家對各評價指標(biāo)的評價值構(gòu)成訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本集。此外，還要確定建筑評價指標(biāo)體系的層次結(jié)構(gòu)和能具體反映建筑綜合性能的本質(zhì)屬性評價指標(biāo)，以及各級評價目標(biāo)，建立較為系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。

（3）根據(jù)建筑綜合評價的目的，通過界定的指標(biāo)數(shù)據(jù)的來源渠道，進(jìn)行指標(biāo)篩選，得到全面的反映建筑各個方面的初步指標(biāo)，并啟動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自學(xué)習(xí)，直至收斂。

（4）將學(xué)習(xí)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儲存起來，以此作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型。本文通過給出的輸入?yún)?shù)即可得到相應(yīng)的輸出，從而得到綠色建筑的綜合評價結(jié)果。

基本流程圖如圖2所示。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價流程圖

基本模型確立：

綠色建筑綜合評價模型的確定，先要了解建立函數(shù)的幾個重要一、二級指標(biāo)（一級指標(biāo)共有9個，二級指標(biāo)共有98個），如表2所示［4］。

表2 綠色建筑評價指標(biāo)體系

其中，樣本集（X，Y），輸入指標(biāo)屬性值構(gòu)成A＝［Xni，Yni］，輸入的指標(biāo)因素共有10個，共10個節(jié)點(diǎn)。表2表示建筑物與指標(biāo)集相關(guān)的實(shí)際數(shù)據(jù)；期望輸出構(gòu)成B＝［Xn，Yn］，共1個，即1個節(jié)點(diǎn)，表示建筑物的實(shí)際得分值，其中n∈N，i∈N。

4 基于人工網(wǎng)絡(luò)的綠色建筑評價體系的應(yīng)用

依據(jù)表2中的指標(biāo)系統(tǒng)，本文采用1分制形式，選取福建省某鄉(xiāng)鎮(zhèn)58座建筑物為樣本進(jìn)行評價。為了在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中得到較為極端的樣本，增加2座虛擬建筑物，即0.01分的“最差建筑物”標(biāo)記為59號，將1分的“最好建筑物”標(biāo)記為60號。依據(jù)“特爾菲法”而得到一致的二級輸入指標(biāo)得分A＝［Xni，Yni］，進(jìn)而得出一級指標(biāo)的輸出得分B＝［Xn，Yn］。具體評價結(jié)果如表3所示。

本文選取1～10號建筑物為測試樣本，11～20號建筑物為確證樣本，21～60為訓(xùn)練樣本。結(jié)合MATLAB進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，具體訓(xùn)練步驟如下：

（1）網(wǎng)絡(luò) A＝［Xni，Yni］、B＝［Xn，Yn］的訓(xùn)練。以表3中的二級指標(biāo)的得分結(jié)果作為各網(wǎng)絡(luò)的輸入，一級指標(biāo)的評估結(jié)果作為期望輸出。

（2）綜合性能網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。一級指標(biāo)的評估作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，指標(biāo)綜合性得分能作為期望輸出。

（3）以0.01作為進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)精度。橫坐標(biāo)為訓(xùn)練的次數(shù)，縱坐標(biāo)為訓(xùn)練值的精度，曲線為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的擬合曲線。經(jīng)過訓(xùn)練，其具體的情況如圖3所示。

由圖3可看出，經(jīng)過6次訓(xùn)練，即達(dá)到了0.01的精度要求。此時訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)可進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，將相應(yīng)的預(yù)測值同實(shí)際的數(shù)值進(jìn)行逼近檢驗(yàn)，最終得出網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的輸出值與期望值的最大相對誤差小于5%，而測試樣本網(wǎng)絡(luò)輸出值與期望值的最大相對誤差為3.8%。由此可見，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綠色建筑評價體系是比較可靠且可行的，可使用該方法進(jìn)行其它方面的評價，例如綠色建筑節(jié)能評價等。

表3 綠色建筑一、二級指標(biāo)綜合評價結(jié)果表

圖3 網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)訓(xùn)練圖

5 結(jié)論

綠色建筑評價是培育綠色建筑市場，促進(jìn)建筑領(lǐng)域資源節(jié)約的重要手段。綠色建筑評價指標(biāo)體系是由相互關(guān)聯(lián)、相互制約及不同層次的指標(biāo)群構(gòu)成的一個有機(jī)整體，通過實(shí)例應(yīng)用進(jìn)一步說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以較全面地反映該建筑綠色設(shè)計(jì)內(nèi)涵的基本特征，在綠色建筑評價方面具有可行度和有效性。在今后的綠色建筑評定工作中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使綠色建筑評價朝智能化、模型化的方向發(fā)展，讓評價結(jié)果更加客觀，更加有效。

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