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1、基于小波神经网络的绿色施工评价方法研究张金水浙江工业职业技术学院建筑工程学院绍兴312000［摘要］在阐明绿色施工概念的基础上构建了绿色施工的评价指标体系。概括介绍了基于小波神经网络评价方法的基木原理，并分析了该方法应用于绿色施工评价的优越性。详细论述了基于小波神经网络的绿色施工评价模型的建立过程，伍括小波祌经网络的建立、学习训练,以及结果的检验等。实例证明该模型有效、可靠，对指导实际工程具有重要意义。［关键词］小波神经网络，绿色施工，评价中图分类号：F293.3文献标识码：A0引言据统计，施工及建筑物运营和维护的能耗占全球能源消耗总量的50%［1］,建筑
2、业的可持续发展已成为全球关注的焦点。施工阶段是大规模地改变自然生态环境、消耗自然资源的过程。针对该过程进行控制和管理，实施绿色施工,是落实建筑业可持续发展的重要手段。目前在我国，绿色施工的实践推行刚刚起步,亟待有关部门建立、健全相关的法规制度，进行科学的引导和规范［2］。然而目前国内外对绿色施工评价工具的系统研究还比较少。在这样的情况下,探索绿色施工评价指标体系的构建，研究适用于绿色施工的评价方法具有十分重要的意义1小波神经网络模型小波神经网络(WaveletNeuralNetworks,缩写WNN),是近几年国际上新兴的一种数学建模分析方法，是基于小波分
3、析而构成的一类新型前馈网络，也可以看作是以小波函数为基底的一种新型函数连接神经网络，其信号的表达式通过将所选取得小波基叠加来实现的等［3］。由于其建模算法不同于普通神经网络的BP算法，故可有效地克服普通人工祌经网络模型所固有的缺陷［4］。2绿色施工的概念及其评价指标体系的构建体现可持续发展思想的施工方法或技术称为绿色施工技术或可持续施工技术。概括地说，绿色施工可以定义为以资源的高效利用为核心，以环保优先为原则，追求高效、低耗、环保，统筹兼顾，实现经济、社会、生态综合效益最大化的施工模式。在工程项B的施工阶段推行绿色施工主要包括选择绿色施工方法、采取节约资源
4、措施、预防与治理施工污染和冋收与利用建筑废料四个方面内容。结合我国建筑业实际情况对绿色施工提出的具体要求，建立绿色施工评价指标体系[5][6]。3基于小波神经网络的绿色施工评价方法研究3.1数据的选取采用专家评判方法，从优至劣划分优良、一般、不完备三个等级，分别给以5分、3分或1分。然后运用专家打分法对绍兴20个典型项0的绿色施工水平做出综合评价，得到其综合评价得分。3.2小波神经网络(WNN)评价模型用小波神经网络(WNN)预测模型进行评价。在设计网络时采用三层网络模型。采用此结构对表2中的数据进行计算，并将整个过程运用Matlab进行编程实现，将数据分
5、为两组，前一组为表2中前15组数据用于训练网络，后一组为表2中后5组数据，用于网络校验，得到的综合评价结果。4实例分析绍兴市某城市道路，根据相关要求，该工程，采取了一些针对性的措施治，实行绿色施工,取得了一定的效果。通过对该项0的实地调查研究，综合对该项0施工单位和监理单位基层管理人员的访谈结果，得到该项0的各项评价指标得分，将相应得分数据输入保存的小波神经网络模型，经网络计算，得到该项0绿色施工的综合评价得分为0.5508。该评价结果经该项0的项0经理和总监理工程师确认,基本符合项目的实际情况。证明基于小波神经网络的评价模型可以奋效地应用于绿色施工评价的
6、实践。5小结本文在介绍小波神经网络的同吋，建立起了一种小波神经网络预测模型，并将其应用于绿色施工的评价当中。经实践检验，将该模型应用于绿色施工的评价可以取得令人满意的结果。参考文献[1]M.Zimmermann,H.-J.Althaus,A.Haas.Benchmarksforsustainableconstruction：Acontributiontodevelopastandard.EnergyandBuildings，2005，37，1147-1157.[2]YingxinZhuandBorongLin.Sustainablehousingandur
7、banconstructioninChina.EnergyandBuildings，2004,36，1287-1297.[3]JUQ，丫UZB,HAOZC，etal.Division-basedrainfall-runoffsimulationswithBPneuralnetworksandXinanjiangmodel[J].Neurocomputing,2009,72(13)：2873-2883.[4]DuttaRK,SPaul，Chattopadhyay.Applicabilityofmodifiedbackpropagationalgorithmi
8、ntoolconditionmonitoringforfaster
