基于Apriori 算法的綠色建筑能耗影響因素分析

0 引言

改革開放以后，工業(yè)化和現(xiàn)代化進(jìn)程極大地推動(dòng)了我國建筑業(yè)的進(jìn)步。綠色建筑、節(jié)能減排、可持續(xù)發(fā)展等概念相繼進(jìn)入人們的視野。綠色建筑作為未來建筑發(fā)展趨勢之一，與我國的節(jié)能減排、可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略相契合。目前，我國建筑能耗占全國能源消費(fèi)總量的四分之一以上

，其中85%以上的建筑為高能耗建筑，且呈現(xiàn)快速增長的趨勢。因此，發(fā)展綠色建筑被認(rèn)為是改善環(huán)境最有效的方式之一

。

國內(nèi)外學(xué)者針對綠色建筑的節(jié)能設(shè)計(jì)和能耗評價(jià)展開了深入的研究。El-Sharif和Horowitz

指出，政府可以通過制定完善的激勵(lì)措施、加強(qiáng)宣傳和推廣促進(jìn)綠色建筑的發(fā)展。Mari-Louise Persson等

對哥德堡地區(qū)建筑能耗的影響因素進(jìn)行了分析，得出朝向和窗墻比對建筑能耗的影響較大。楊立穩(wěn)

使用DeST模型對屋頂綠化后的建筑能耗進(jìn)行了模擬，認(rèn)為屋頂室內(nèi)溫度和能耗很大程度上受到屋頂綠化的影響，為了提升建筑物節(jié)能效應(yīng)，需要加強(qiáng)屋頂綠化建設(shè)。Apriori算法作為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘手段，被學(xué)者廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域。余銳等

運(yùn)用Apriori 算法分析電力通信設(shè)備缺陷關(guān)聯(lián)性。李唐振昊等

運(yùn)用Apriori 算法分析裝配式建筑質(zhì)量因素的相關(guān)關(guān)系。利用Apriori 算法不僅可以分析影響事物的因素，還可以深入探究各影響因素間是否存在關(guān)聯(lián)

。因此，本文借助Apriori 算法篩選影響綠色建筑能耗的關(guān)鍵指標(biāo)，以南京朗詩綠地住宅的樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用回歸模型分析綠色建筑能耗各因素對建筑能耗的影響情況，提出降低綠色建筑能耗的措施，推進(jìn)綠色建筑節(jié)能設(shè)計(jì)，為人們提供高效、健康、舒適的活動(dòng)和生活環(huán)境，實(shí)現(xiàn)建筑與自然環(huán)境的和諧共生。

1 綠色建筑能耗影響因素收集

本文以CNKI 收錄文獻(xiàn)為例，期刊來源為SCI、EI、CSSCI、CSCD、會議論文和碩博論文，以“綠色建筑&能耗”為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，剔除報(bào)紙等不相關(guān)的文獻(xiàn)得到“發(fā)文量-年份”可視化分析圖（見圖1）。從圖中可以看出，國內(nèi)對綠色建筑研究的起步比較晚，關(guān)于“綠色建筑&能耗”關(guān)鍵詞的發(fā)文量較少。

因此，對獲取的文獻(xiàn)進(jìn)行人工甄選，剔除2篇無效文章外，共計(jì)有效文章60篇（編號P1-P60），從中選擇綠色建筑能耗影響因素作為研究樣本（見表1）。

本文對樣本因素指標(biāo)進(jìn)行分類，歸為建筑規(guī)劃、圍護(hù)結(jié)構(gòu)、用能設(shè)備三個(gè)一級指標(biāo)，并結(jié)合表1的能耗影響因素，將二級指標(biāo)進(jìn)行分類并標(biāo)號如表2所示。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 Apriori關(guān)聯(lián)算法

Apriori 關(guān)聯(lián)算法于1993 年由Agrawal、Swami 提出

，起初是為了研究購物籃案例，解決不同商品在數(shù)據(jù)庫中存在的關(guān)聯(lián)規(guī)律，后被許多學(xué)者不斷地研究完善，將該方法廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域。其原理是通過設(shè)置最小支持度和最小置信度進(jìn)行條件篩選，發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，從而找到關(guān)聯(lián)規(guī)則

，具體公式如下。

支持度：

式（1）中表示該項(xiàng)集在事務(wù)型數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率，M 指事務(wù)型數(shù)據(jù)的總記錄數(shù)，Count（X∪Y）指項(xiàng)集X 和項(xiàng)集Y 同時(shí)在事務(wù)型數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的次數(shù)。

式（2）中表示該項(xiàng)集的預(yù)測準(zhǔn)確度，

?

）指同時(shí)包含項(xiàng)集X 和項(xiàng)集Y 與總事務(wù)之比，Support(X)為項(xiàng)集X與總事務(wù)之比。

，

——參數(shù)向量；

式中,ppd為探測器讀出光功率;B為測試帶寬;λ為光諧振頻率;θ為探測器光電轉(zhuǎn)換效率;c為光速;h為普朗克常量;D為諧振腔直徑;Q為諧振腔品質(zhì)因數(shù)。由式(1)可知:

當(dāng)堆料裝置進(jìn)料裝置開始裝載物料時(shí)，尾部放置到地面指定的散裝車卸料點(diǎn)，進(jìn)料裝置開始進(jìn)料，物料開始進(jìn)入皮帶機(jī)系統(tǒng)。

頻繁項(xiàng)集：

式（3）中指事務(wù)項(xiàng)的項(xiàng)集X 的支持度大于設(shè)定的最小支持度，稱為B（X）頻繁項(xiàng)集。若頻繁項(xiàng)集只包含一個(gè)項(xiàng)目則稱為頻繁1-項(xiàng)集，記為L1；若包含K 個(gè)項(xiàng)目則稱為頻繁K- 項(xiàng)集,記為L

。如此不斷迭代，直到無法發(fā)現(xiàn)新的頻繁項(xiàng)集。具體實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

2.2 Apriori算法分析過程

通過逐一校對P1-P60樣本文章因素與表2中綠色建筑能耗因素二級指標(biāo)，得到有效樣本數(shù)據(jù)如表3所示。

結(jié)合Apriori算法篩選出關(guān)鍵因素，將外墻傳熱系數(shù)、屋頂傳熱系數(shù)、體形系數(shù)、外窗遮陽系數(shù)、窗墻比、人員密度、節(jié)能政策、綠化率八個(gè)能耗因素，定義為X1 至X8。除了節(jié)能政策使用虛擬變量外，其它的變量都可以直接獲取或者通過計(jì)算獲取數(shù)據(jù)。選擇能耗作為被解釋變量，利用字母Y表示，在構(gòu)建模型的過程中，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。將以上解釋變量取對數(shù)變換，得到X1、X2、X3、X4、X5、X6、lnX7、X8，于是本文構(gòu)建了如下模型：

利用算法掃描，得到每一項(xiàng)出現(xiàn)的支持度如表4 所示，通過設(shè)置最小支持度min support = 30%，進(jìn)行第一次算法迭代，確定集合L

如表5所示。

經(jīng)過第八次迭代后，篩選出最高關(guān)聯(lián)度結(jié)果集合L

如表6所示。

為了解決歐洲委員會認(rèn)定的競爭擔(dān)憂，尼得科提交了承諾。在與市場參與者一起檢查過尼得科提交的承諾后，歐洲委員會認(rèn)為這些材料不足以消除其擔(dān)憂。

在收集的60個(gè)文章樣本數(shù)據(jù)中，出現(xiàn)頻數(shù)最高的關(guān)聯(lián)規(guī)則分別是窗墻比、體形系數(shù)、綠化率、節(jié)能政策、人員密度、外墻傳熱系數(shù)、屋頂傳熱系數(shù)、外窗遮陽系數(shù)?？梢钥闯?，在設(shè)計(jì)過程的早期階段對于建筑能耗的影響較大。為了進(jìn)一步確定各因素對能耗的影響，建立模型方程進(jìn)行定量分析。

3 案例分析

3.1 模型建立

2.1.2 進(jìn)樣方法的選擇 毛細(xì)管電泳的進(jìn)樣方法常有壓力進(jìn)樣和電動(dòng)進(jìn)樣兩種方式。相對于樣品無差別進(jìn)樣的壓力進(jìn)樣方式，電動(dòng)進(jìn)樣對樣品中目標(biāo)檢測品有一定的選擇性。當(dāng)采用壓力進(jìn)樣，自然水體中存在的泥沙膠體、腐殖質(zhì)等小粒徑懸浮物也進(jìn)入進(jìn)樣端，使得檢測時(shí)基線不穩(wěn)、毛刺增多，干擾嚴(yán)重。本方法采用了正極端進(jìn)樣，在電動(dòng)進(jìn)樣方式下，自然水體中的懸浮顆粒受電場影響，進(jìn)入進(jìn)樣端的量大大降低，可使基線噪聲降低、色譜峰峰形變好，能達(dá)到在線樣品凈化效果，降低干擾，提高檢測靈敏度和準(zhǔn)確度。因此,本方法選擇了電動(dòng)進(jìn)樣方式。

3.2 樣本信息

以南京朗詩綠色街區(qū)住宅樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取外墻傳熱系數(shù)、屋頂傳熱系數(shù)、體形系數(shù)、外窗遮陽系數(shù)、窗墻比、人員密度、節(jié)能政策、綠化率八個(gè)能耗因素的觀測值作為樣本數(shù)據(jù)，如圖3所示。

綜上所述，對于球狀MoS2在制備耐磨復(fù)合材料的時(shí)候，其分散性能對復(fù)合材料摩擦性能的影響較大，因此需要對其粒徑或表面進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，以期使得球狀MoS2的優(yōu)異潤滑性能得到最大程度的發(fā)揮。

3.3 回歸分析

其中，參數(shù)向量

形式為：

從圖5 的數(shù)據(jù)可知，從所選的20 個(gè)觀測值中，外墻傳熱系數(shù)（X1）和屋頂傳熱系數(shù)（X2）的平均值分別為1.712、0.273，建筑物體形系數(shù)（X3）的平均值為0.526，外窗的遮陽系數(shù)(SC值)（X4）和窗墻比（X5）的平均值分別為0.512、0.493，人員密度（X6）的平均值為0.445，虛擬變量（X7）的平均值為0.642，室外綠化率（X8）的平均值為0.308。

式中：X

——模型矩陣；

置信度：

e

——隨機(jī)誤差。

使用最小二乘法對模型進(jìn)行因變量與自變量之間的共線檢驗(yàn)，多元線性回歸模型矩陣Y 形式如下：

6.4.3 細(xì)菌性軟腐病：發(fā)病初期噴灑14%絡(luò)氨銅水劑300倍液或50%琥膠肥酸銅可濕性粉劑500倍液或72%農(nóng)用硫酸鏈霉素可濕性粉劑4000倍液。

2.2.8 TURBT腫瘤切除要點(diǎn) 根據(jù)腫瘤大小，可以采用整體切除(腫瘤<1 cm)或分步驟切除兩種方法來進(jìn)行切除，切除范圍包括腫瘤及其周邊1～2 cm正常組織，深度達(dá)深肌層。術(shù)中盡可能避免使用電灼以減少對組織標(biāo)本的破壞[11]。分層切除腫瘤時(shí)，需分開送檢。電切時(shí)液體灌注要緩慢，避免膀胱內(nèi)壓力變化過快或膀胱壁過薄引發(fā)穿孔。灌注量可控制在150～200 mL，以膀胱黏膜皺襞剛剛展開為宜。

當(dāng)模型存在完全共線，那么矩陣

X X

不可逆，出現(xiàn) ||

X X

=0，即無法求出所有參數(shù)，因此可以采用最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)圖5 的相關(guān)數(shù)據(jù)，以式（4）為模型，利用SPSS 25.0 進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表7所示。

由計(jì)算結(jié)果可知，回歸系數(shù)R

為0.997，則模型擬合程度高。各自變量的VIF 值均小于10，不存在共線。由F值分布表可查，F(xiàn)為0.625＜F=0.833,說明回歸方程顯著。因此模型的回歸模型為：

分析結(jié)果顯示，外墻傳熱系數(shù)（X1）、屋頂傳熱系數(shù)（X2）、建筑物體形系數(shù)（X3）、窗墻比（X5）、人員密度（X6）為正數(shù)，說明自變量的增加，促進(jìn)建筑耗能的增加；外窗的遮陽系數(shù)（X4）、節(jié)能政策虛擬變量（X7）、室外綠化率（X8）為負(fù)數(shù)，說明隨著自變量的增加，降低建筑能耗的增加。

4 結(jié)論

本文利用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過設(shè)置最小支持度識別出關(guān)聯(lián)性最高的八項(xiàng)綠色建筑能耗因素，構(gòu)建回歸方程模型對八項(xiàng)能耗因素進(jìn)行分析。實(shí)證分析結(jié)果顯示，外墻傳熱系數(shù)（X1）、屋頂傳熱系數(shù)（X2）、建筑物體形系數(shù)（X3）、窗墻比（X5）、人員密度（X6）對建筑耗能是正向影響關(guān)系，外窗的遮陽系數(shù)(SC值)（X4）、節(jié)能政策虛擬變量（X7）、室外綠化率（X8）是負(fù)向的影響關(guān)系?；诒疚牡难芯拷Y(jié)果，提出以下建議：

1）在綠色建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方面，可以通過選擇保溫材料和進(jìn)行建筑節(jié)能構(gòu)造設(shè)計(jì)來進(jìn)行

。首先，應(yīng)合理選擇保溫材料，盡量選擇傳熱系數(shù)較小的保溫材料，從而幫助建筑物做好隔熱處理。其次，在建筑節(jié)能構(gòu)造設(shè)計(jì)上，應(yīng)合理設(shè)置遮陽板，保證門窗的隔熱性能，減少建筑熱能的損失

。

2）在建筑規(guī)劃方面，由于設(shè)計(jì)階段是不可逆的行為，可以通過BIM技術(shù)繪制3D模型，合理設(shè)計(jì)建筑物體形系數(shù)

，從而降低建筑耗能，保證節(jié)能效果，提高建筑可持續(xù)設(shè)計(jì)。

（一）挖掘?qū)W生對于音樂的情感。音樂是自然與生命的交流，它是世界上最為和諧也最能抵達(dá)人內(nèi)心的交流方式。小學(xué)音樂教育的本質(zhì)目的就是發(fā)掘出學(xué)生內(nèi)心深處對音樂的熱枕，而奧爾夫音樂教學(xué)法的宗旨就是讓兒童在寬松的氛圍下盡可能地激發(fā)出內(nèi)心對音樂的熱愛。

3）在建筑節(jié)能政策方面，各地政府應(yīng)加強(qiáng)節(jié)能政策的出臺

,理應(yīng)在遵循市場需求的條件下,采取適當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)激勵(lì)措施,從而對當(dāng)?shù)氐慕ㄖ锕?jié)能設(shè)計(jì)起到一定的引導(dǎo)作用。

［1］能源發(fā)展戰(zhàn)略行動(dòng)計(jì)劃（2014-2020 年）［Z］.國務(wù)院辦公廳，2014.

［2］馮國會，崔航，常莎莎，黃凱良，王茜如.近零能耗建筑碳排放及影響因素分析［J］.氣候變化研究進(jìn)展，2022，18(2):205-214.

［3］Ei-Sharif W，Horowitz M J.Why financial promotions work:Leveraging energy efficiency value to promote superior products［C］//Proceedings ACEEE Summer Study on Energy Efficiency in Buildings.2000，5:557-567.

［4］Persson M L，Roos A，Wall M.Influence of window size on the energy balance of low energy houses［J］.Energy and buildings，2006，38(3):181-188.

［5］楊立穩(wěn).屋頂綠化對頂層室內(nèi)溫度和能耗的影響研究［D］.東華大學(xué)，2015.

［6］余銳，鄭亮，熊俊，陳愚，陳柏汗，鐘璐.基于改進(jìn)Apriori算法的電力通信設(shè)備缺陷關(guān)聯(lián)性分析［J］.中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2021，17(12):176-181.

［7］李唐振昊，尤筱玥.基于Apriori的裝配式建筑質(zhì)量影響因素分析［J］.同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2022，50(2):147-152.

［8］崔妍，包志強(qiáng).關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘綜述［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2016，33（2）：330.

［9］李慧星，趙一博，馮國會，等.濟(jì)南市某公共機(jī)構(gòu)建筑節(jié)能改造優(yōu)化分析［J］.建筑技術(shù)，2019，v.50;No.589(1):52-55.

［10］王雨.綠色辦公建筑能耗分析與節(jié)能潛力研究［D］.重慶大學(xué)，2020.

10.27670/d.cnki.gcqdu.2020.003300.

［11］劉成.基于敏感性分析的寒冷地區(qū)公共建筑節(jié)能改造技術(shù)研究［D］.遼寧科技大學(xué)，2019.

10.26923/d.cnki.gasgc.2019.000043.

［12］徐樂，李曉娟，林金錯(cuò)，豐繁.基于ISM 的綠色建筑能耗影響因素分析［J］.價(jià)值工程，2020，39(7):63-65.DOI:10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2020.07.024.

［13］Agrawal R，Srikant R.Fast algorithms for mining association rules［C］//Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases.Santiago：Morgan Kaufmann，1994：487-499.

［14］戴迪.土木工程建筑節(jié)能的重要性研究［J］.建筑技術(shù)研究，2020，3(7):114-115.

［15］聰周.住宅小區(qū)建筑規(guī)劃設(shè)計(jì)的主要構(gòu)思與設(shè)計(jì)方法［J］.建筑技術(shù)研究，2019，2(7).

［16］Le Truong N，Dodoo A，Gustavsson L.Final and primary energy use for heating new residential area with varied exploitation levels，building energy performance and district heat temperatures［J］.Energy Procedia，2019，158:6544-6550.

［17］張喆.住宅小區(qū)建筑規(guī)劃設(shè)計(jì)的主要構(gòu)思與設(shè)計(jì)方法［J］.中國房地產(chǎn)業(yè)，2019(7):74.

［18］艾宏慶.關(guān)于智能住宅小區(qū)建筑給排水系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化設(shè)計(jì)分析［J］.建材與裝飾，2019，No.582(21):119-120.

［19］元東杰.關(guān)于智能住宅小區(qū)建筑給排水系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化設(shè)計(jì)分析［J］.磚瓦世界，2019(22):113.

［20］Gavali H R，Ralegaonkar R V.Design feasibility of load-bearing masonry building for energy-efficient construction［J］.Proceedings of the Institution of Civil Engineers，2019，172(EN1):19-25.

［21］Bywalec A，F(xiàn)edorczak-Cisak M，F(xiàn)urtak M，et al.Cost Analysis of the Possibility of Securing an Energy-Efficient Building Against Harmful Effects of Vibrations on People［J］.IOP Conference Series:Materials Science and Engineering，2019，471:112075.