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智能算法在住宅性能评估中的分析及应用体系

作　者: 张勇
导　师: 曹永民
学　校: 大连理工大学
专　业: 建筑材料
关键词: 智能算法 神经网络 住宅热性能 模糊集理论 模糊综合评价技术 商品住宅综合性能 分析和检测
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2002年
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内容摘要


随着房屋改革的不断深入，对商品住宅的性能检测和分析已经显得越来越重要，对商品住宅性能的检测手段和分析工具也在不断更新。随着人工智能算法理论的模糊集理论(Fuzzy Sets Theory，FST)、人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)等非线性科学技术在各个行业的广泛推广和应用，为非线性科学技术在土木工程的工程监测和分析领域的应用提供了全新的思路和方法。本文将这些算法与传统的工程检测与分析方法相结合，在商品住宅热性能检测、A级商品住宅综合性能的评价两个方面进行了尝试，并建立了一套相应的检测模型和体系，效果比较满意。本项研究为商品住宅性能检测与分析开辟了新的途径和方法，并提供了有效的应用手段。全文的主要研究内容和研究成果概括如下： 1)本文对神经网络在住宅热性能检测和分析的应用可行性进行了分析和实践。在结合工程实践和相关理论的基础上，对影响住宅热性能的因素进行了分析和分类。结合大连市某商品住宅楼的工程资料，建立了一套完整的神经网络预测模型体系，通过选择不同的模型参数，较好地实现了工程的实际应用。结果表明，该模型能够对住宅热性能进行正确的预测，精度较高，方法过程简单，同时还具有良好的外延性和推广性。 2)由于受到人为的主观因素的影响，对于商品住宅性能综合评判的公正性和客观性及科学性往往会受到置疑，进而使评判方的权威性大打折扣。结合模糊集理论中的模糊综合评价技术理论，为科学、客观、公正地对商品住宅综合性能的评判提供了有效的手段。根据实际工程经验和理论，本文建立了一套三级综合评判指标体系模型和评判方法，该方法能较客观的实现对A级商品住宅综合性能的分析和评价。该体系具有原理较通俗易懂、可操作性强、容易实现、易于与原有的评价指标体系结合及便于实际应用和推广的优点。 最后，概括总结本文的主要研究内容以及取得的成果，并对有待于进一步研究的问题进行了展望。

全文目录


第一章 绪论  8-17
  1．1 选题背景和研究意义  8-11
    1．1．1 神经网络与住宅节能性能检测  8-10
    1．1．2 模糊数学与商品住宅性能评定方法  10-11
  1．2 智能算法的研究现状综述  11-13
    1．2．1 基于神经网络的预测模型  11-12
    1．2．2 基于模糊集理论的模糊综合评价技术  12-13
    1．2．3 MATLAB语言简介  13
  1．3 本文研究的主要内容  13-17
    1．3．1 全文的组织结构  13-14
    1．3．2 本文研究的主要内容和创新点  14-17
第二章 人工神经网络在房屋热性能评估中的应用研究  17-50
  2．1 引言  17-19
  2．2 神经网络在房屋节能性能评估中的应用  19-23
    2．2．1 房屋节能检测中的基本概念  19-21
    2．2．2 人工神经网络基本原理  21-23
  2．3 Bp神经网络在房屋节能性能评估中的应用研究  23-46
    2．3．1 BP算法的基本原理  24
    2．3．2 BP算法的基本步骤和流程图  24-28
    2．3．3 BP网络的设计及几种改进的BP学习算法  28-34
      2．3．3．1 网络的层数  28-29
      2．3．3．2 隐层结点数的最优选取  29-30
      2．3．3．3 初始权值的选取  30-31
      2．3．3．4 学习速率的选取  31-32
      2．3．3．5 用附加动量法训练的网络  32-33
      2．3．3．6 自适应调整学习速率训练的网络  33
      2．3．3．7 L-M算法  33-34
    2．3．4 BP算法小结  34-35
    2．3．5 应用实例分析  35-38
      2．3．5．1 工程简介  35-38
    2．3．6 结果分析与讨论  38-46
  2．4 程序界面及部分源代码  46-50
第三章 模糊综合评价技术在住宅综合性能评估中的应用研究  50-68
  3．1 引言  50-52
  3．2 模糊数学及模糊综合评价技术方法基本原理  52-59
  3．3 商品住宅性能评定方法和指标体系（试行）简介  59-61
  3．4 A级商品住宅性能评价指标体系分析及确定  61-66
    3．4．1 A级商品住宅性能评价指标权重的确定  61-63
    3．4．2 A级商品住宅性能评价指标隶属函数的确定  63-64
    3．4．3 根据权重构造评判矩阵的方法  64-65
    3．4．4 根据隶属度的原则确定判定方法  65-66
    3．4．5 A级商品住宅综合性能评价体系的确定  66
  3．5 结论与分析  66-68
第四章 结论与展望  68-74
  4．1 全文总结  68-69
  4．2 展望  69-71
  4．3 参考文献  71-74
致谢  74-75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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