基于人工神經網絡的建筑工程質量模糊綜合評價(論文),人工神經網絡論文,淺談建筑工程質量論文,建筑工程質量問題論文
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基于人工神經網絡的建筑工程質量模糊綜合評價(論文),人工神經網絡論文,淺談建筑工程質量論文,建筑工程質量問題論文 時間：2014-02-26 來源: 早教啟蒙網
低溫建筑技術;2003年04期10 孟文清,石華旺,李萬慶; 基于人工神經網絡的建筑工程質量模糊綜合評價 [J];工程建設與設計;2004年12期 中國博士學位論文全文數(shù)據庫 前1條1...
維普資訊 基于神經網絡 的建筑工程質量模糊綜 合評價 工程建設與設計 ２ ０ ０ ４ 年第 １ ２ 期 基于人 工神 經 網絡的建 筑工程 質量 模 糊 綜合 評 價 孟文清， 石華旺， 李萬慶 （ 河北工程學院， 河北 邯鄲 ０ ５ ６ ０ ３ ８ ） 【 摘 要】 將模糊數(shù)學和人工神經網絡應用于建筑工程質量等級的綜合評價中， 提供了一條定量、 客觀評價建筑工程質量等級的 智能化新途徑 ． 【 關鍵詞】 建筑工程質量； 人工神經 網 絡； 模糊綜合評價 【 中圖分類號】 Ｔ Ｂ Ｉ １ ４ ． ２ ； Ｔ Ｐ Ｉ ８ ３ 【 文獻標識碼】 Ａ 【 文章編 號］ １ ０ ０ ７ － ９ ４ ６ ７（ ２ ０ ０ ４ ） １ ２ － ０ ０ ６ ７ － ０ ３ “ 質量世紀” 是由世界著名的質量專家， 美國的 Ｊ ． Ｍ． 朱蘭 博士于 １ ９ ９ ４年在美 國質量協(xié)會的年會上發(fā)言提出的。他認 為：“ ２ ０ 世紀是產量 世紀 ， ２ ｌ 世 紀是質量世 紀” 。建筑工程質 建筑工程質量評價指標指影響建筑工程質量等級綜合評 定的因素。
本文在建筑工程質量評價指標的確立上， 根據有關 規(guī)程［ ４ 】 并參考文獻［ ２ ， ３ 】 ， 最終確定為：
工程項目實體質量、 質 量保證資料、 工程觀感質量、 設計質量、 對環(huán)境的影響等五個 方面。建筑工程質量等級綜合評價指標體系如圖 ｌ 所示。
量問題關系到國計民生， 涉及千家萬戶。
其特點是體積大結構 復雜， 且不同于一般商品， 一旦發(fā)生重大質量問題 ， 將危及群 體安全， 給企業(yè)造成嚴重損失， 甚至影響社會進步乃至國家衰 敗。
提高我國建設項目的質量水平 ， 必須重視完善建筑工程質 量綜合評價體系的研究工作。
建筑工程質量評價是一個典型的多指標綜合評價問題， 從評價指標與建筑工程質量結果來看，兩者存在高度非線形 關系�，F(xiàn)有的評價方法主要是依靠少數(shù)專家對工程質量作出 判斷， 這樣的判定結果往往帶有主觀色彩； 也有的學者用模糊 綜合評判方法評價建筑工程質量，此方法雖然擺脫了一些主 觀因素的影響，但這種評價方法的前提是假設評價結果等級 與指標屬性是線形關系。并且由于權重確定的主觀性和隸屬 度函數(shù)確定的困難性，評價結果有時并不能真正反映客觀實 際情況。本文嘗試運用人工神經網絡技術結合模糊處理來實 現(xiàn)對建筑工程質量等級的智能化評價。
一 、 人工神經網絡的基本原理 人工神經網絡 （ Ａ Ｎ Ｎ） 是大量的神經元廣泛互聯(lián)而成的 網絡， 它反映了人腦功能的許多基本特征， 具有大規(guī)模并行處 理、 分布式儲存、 自適應 、 容錯性等優(yōu)點而廣泛應用于模式識 別、 智能控制、 知識處理和預測等領域， 尤其適用于處理非線 性系統(tǒng)和同時要考慮許多因素條件的模糊信息問題。
Ａ Ｎ Ｎ方 法所具有的特性表明了它能較好地應用于建筑工程質量等級 評價。
圖 １ 建筑工程質量評 價指ｔ ｇ － ｔ ｔ 系 二、 建筑工程質量評價指標的確立 【 作者簡介】 盂文清 （ １ ９ ６ ３ ￣ ） ， 男， 河北臨漳人 ， 副教授， 從事施工技術 與管 理方面 的研究． 三、 基于人工神經 網絡的建筑工程質量模 糊綜合評價 １ ． 評價指標的模糊處理 ６ ７ 維普資訊 工程 建設 與設計 ２ ０ ０ ４ 年第 １ ２ 期 工程 項 目管理 本文建立的評價指標體系， 其屬性值均為定性評判 （ 優(yōu)、 良等 ） ， 而且各評價指標沒有統(tǒng)一的度量標準， 因而難以進行 比較 ， 且不 符合神經 網絡對 輸入 向量 的要求 。所 以， 在綜合 評 式中， ｎ是節(jié)點 的輸入節(jié)點個數(shù) 是第 ｉ 個輸入節(jié)點的輸 出值； 是第 ｉ 個輸入節(jié)點到節(jié)點 的權值 ； ｉ ＝ ０時， 和 分 別代表 閾值和 １ 。
價前， 應先將各定性指標統(tǒng)一量化Ｎ［ ｏ － １ ］ 范圍內， 即對各指標 屬性值進行模 糊處理。
比較 已知輸出與計算輸出， 修改層節(jié)點權值和閾值：
∞ （ ｋ ＋ １ ） ：
∞ （ ｋ ） ＋ 。
＋ ｎ ［ Ｉ Ｊ ＜ ） 一 ， （ ｋ － １ ） ］ 式中， ∞是層節(jié)點 ｉ 到 的連接權值和 閾值； Ｘ ｉ 是節(jié)點 ｉ 的輸 出； ７ ／ 是學習系數(shù) （ ０ ＜ Ｔ 『 ＜ １ ） ； ｎ 是沖量系數(shù) （ ０ ＜ ｎ ＜ １ ） 。
， 是一 個與偏差有關的值， 對輸出節(jié)點來說：
設第ｉ 個建筑工程項 目 質量綜合評價指標體系的論域為：
＝ ｛ “ “ …Ｕ ｉ ５ ｝ 式中， Ｕ ｉ Ｉ ￣ Ｕ ｉ 為｛ 優(yōu)， 較優(yōu)， …差） 其隸屬度 向量為：
（ ＾ 。
ｒ ｆ ：
… ， 設， （ 。
…島） 表示第 ｉ 級評價相對應的尺度。通過尺度集可將模糊變量的隸屬度向 量綜合為一個標量， 實際上 尺 ＝ 即為定性指標在尺度 下的 量化值。
本文在建筑工程質量等級綜合評價時， 對指標屬性值 量化時， 采用的標準尺度為：
質量性指標：
Ｂ － ＝ ［ ｏ ． ９ ， ０ ． ８ ， ０ ． ６ ， ０ ． ４ ， ０ ． １ １ 非質量性指標：８ ＝ 【 ０ ． ９ ， ０ ． ７ ， ０ ． ５ ， ０ ． ３ ， ０ ． １ ｒ 按照上面所述模糊處理方法， 假設對 ｍ項建筑工程進行 質量綜合評價。用 表示對第 ｉ 項工程第． 『 個指標的評價結 果（ 江１ ， ２ ， …， ｍ， ｊ ＝ ｌ ， ２ ， …５ ）。
口 ｆ ｉ （ 卜 １ ） （ 妒�。� 式中， ． ｙ 與 分別是節(jié)點 的實際輸出和期望輸出值。
對隱層節(jié)點來說， 因其輸出無法比較， 所以經 反向推算：
（ 卜 ） ｉ：
０ Ⅱ 式中， 。
是節(jié)點． 『 的實際輸出值； ｍ是節(jié)點 的輸出節(jié)點個數(shù)。
反復迭代， 調整 ６ ０ 值直到收斂； 學習訓練結束。
４ ． 建筑工程質量模糊綜合評價人工神經網絡模型的實現(xiàn) 應 用 人工神 經 網絡對 建筑 工程 質量 綜合 評價 的原理是 ：
把用于描述工程質量等級的特征信息 （ 即指標體系 ） 作為神 經網絡的輸入向量，將代表相應綜合評價結果的量值作為神 經網絡的輸出：用一些經傳統(tǒng)綜合評價取得的成功樣本訓練 這個網絡，使它所持有的權系數(shù)經 自 適應學習后得到正確的 內部表 示 ，訓練 好的 網絡 即可作 為建筑工 程質量綜合 評價 的 模型。
我們得到單 因素評價矩 陣：
Ｒ 綜上， 得到對建筑工程質量綜合評價的步驟如下：
（ １ ） 按照評價的具體要求確定評價指標體系， 構成神經網 ２ ． 建筑工程質量等級評價的人工神經網絡基本結構 參考文獻【 ８ ， ９ 】 提出應用 Ｂ Ｐ 神經網絡方法建模 的前提條 件和根據建筑工程質量等級評價的實際情況， 在網絡輸入、 輸 出層設計 時，采用的 網絡 輸入層節(jié)點 數(shù)即為建筑工程質 量等 級評價 的指 標數(shù) （ �。� ） ：
輸 出層節(jié) 點數(shù)取 １ ， 用于表 示建筑工 絡 的輸入域 。
（ ２ ） 用權威機構評價得到的成功樣本訓練這個網絡； 專家 對某一項工程各評價指標的評價值和應用模糊綜合評價得到 的評價結果構成訓練神經網絡的樣本集 （ ， Ｙ ） ， 輸入指標屬 性值構成ｎ 。
× ｎ ：
階矩陣， Ｘ － Ｉ Ｉ ：
， 期望輸出 構成向量Ｂ － （ ｂ 。
， ｂ ２ ， ｂ ３ …６ １ ） 。
程質量等級 （ 優(yōu)， 良， 合格） 。
隱層設計時， 隱層層數(shù)采用一層。
因為理論上證明了對于任何在閉區(qū)間內的一個連續(xù)函數(shù)都可 以用一個 隱層 的網絡來逼 近 ；同時考慮到神經 網絡 對輸入 向 量 的要求 （ ｏ ￣ １ 之間 ） ， 在輸入層 的前端加一模糊 處理層 ， 最終 采用如 圖 ２ 所 示的神經網絡拓撲結構 圖。
（ ３ ） 啟動神經網絡進行有導師下的 自學習， 直到收斂， 儲 存學習好的神經網絡作為對建筑工程質量綜合評價的網絡評 價模型 。
（ ４ ） 按本文上一節(jié)介紹的方法， 對 �。� Ｉ Ｉ 。
：
進行量化， 得到尺 ＝ �。� １ ， 即 將屬性值矩陣轉化成評價矩陣， 作為神經網 絡評價的輸入 。
（ ５ ） 將規(guī)范化的評價矩陣輸入訓練好的神經網絡模型， 得 到評價結果； 即得到對工程質量的模糊綜合評判結果。
四、 結束語 圖 ２ 建筑工程質量模糊綜 合評價神經 網絡拓撲結構 圖 本文提出的基于人工神經網絡的建筑工程質量模糊綜合 評價模型 ， 有 以下特點 ：
３ ． 建筑工程質量等級評價的人工神經網絡的學習算法 應用于建筑工程質量等級評價的神經網絡的具體算法 是：
（ １ ） 具有 自 適應、 自學習功能， 實現(xiàn)了對建筑工程質量的 智能化評價 。
輸入樣本評價指標信息 （ 。
． ：
， …， �。� ，， 計算實際輸出：
（ ２ ） 擺脫了以往評價方法評價過程中的隨機性和評價人 員主觀 上的不確定性 及其認識上 的模 糊性 ，保證 了評價 結果 的客觀性 。
［ ? ＋ ｅ ６ ８ ） ］ （ ３ ） 網絡訓練完善后， 可廣泛應用于質檢部門或房地產投 維普資訊 實行工程量清單計價規(guī) 范 降 低工程造價 工程建設與設 計 ２ ０ ０ ４年第 １ ２ 期 實行工程量清單計價 規(guī) 范 降低工程造價 鄭梅玉 （ 莆 田學院規(guī)劃建設處 ， 福建 莆 田 ５ １ １ ０ ０ ） 【 摘 要】 通過對工程量清單的蝙制 、 招標投標 、 簽訂施工合同三方 面的闡述 ， 說明 了實行 工程量清單計價， 擇優(yōu)選擇合 理低價 中標 企業(yè)， 可以降低 工程遣價． 【 關鍵 詞】 工程遣價； 工程量清單； 招投 標 【 中圖分類號】 Ｆ ２ ８ ４ ； Ｔ Ｕ ７ ２ ３ 【 文獻標 識碼】 Ｂ 【 文章編號】 １ ０ ０ ７ － ９ ４ ６ ７ （ ２ ０ ０ ４ ）１ ２ － ０ ０ ６ ９ － ０ ２ 一 、 工程量清單的編制 則、 統(tǒng)一計 量單位 、 統(tǒng)一 項 目 編碼 。
建設部 １ ０ ７ 號令 《 建筑工程發(fā)包與承包計價管理辦法》 規(guī)定 ， 工程 量清單應 當依據 招標 文件 、 施 工設計 圖紙 、 施工現(xiàn) 建設部 １ １ ９號公告：
自２ ０ ０ ３年 ７月 １日起正式實施國 家標準 Ｇ Ｂ ５ ０ ５ ０ ０ － ２ ０ ０ ３《 建設工程工程量清單計價規(guī)范》 ， 以 下簡稱 《 計價規(guī)范》 。采用工程量清單計價方式進行招標投 標， 由招 標人 提供 統(tǒng)一 的工 程量 清單 ， 投標 人 依據 工程 量清 單 自主 報價 ， 并按 照經 評審 的合 理低 價 中標 ， 這種 招標 方式 場條件和國家制定的統(tǒng)一工程量計算規(guī)則、 分部分項工程項 目劃分 、 計 量單位 等進行編制 。
工程量清單計價方法是指建設工程招標投標活動 中， 招 標人或具有資質的中介機構編制反映工程實體消耗和措施 性消耗的工程量清單， 并作為招標文件的一部分提供給投標 人， 由投標人依據工程量清單 自主報價， 并按照經評審低價 中標 的工程造 價計價 方法 。
不僅能夠反映出工程項 目的個別成本， 有利于施工企業(yè)間的 公平 競爭 ， 而且有利 于降低 工程造價 。
１ ， 編制 的依據和 計價 方法 工程量清單是指表現(xiàn)擬建工程的分部分項工程項 目、 措 施項 目、 其他項 目名稱和 相應 數(shù)量 的明細清 單。工 程量清 單 ２ ， 編制的內容 工程量清單應反映擬建工程的全部 內容及為實現(xiàn)這些 工程內容而進行的其他工作。借鑒國外實行工程量清單計 價的做法， 結合我國當前的實際情況， 我國的工程量清單項 目包括分 部分 項工程 項 目、 措 施項 目、 其他項 目。
的編制要嚴格按照 《 計價規(guī)范》 規(guī)定的計算規(guī)則和標準格式 進行， 做到四個統(tǒng)一， 即統(tǒng)一項 目名稱、 統(tǒng)一工程量計算規(guī) 【 作者簡 介】 鄭梅 玉 （ １ ９ ６ ７ 一 ）， 女， 福 建莆 田人 ， 工 程師 ， 從 事工 程 項 目管理工作 ． 分部分項工程量清單應表明擬建工程的全部分項實體 資商對建筑工程質量的評價中， 具有廣泛的通用性。
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清華 大 學 出版 社 ， ２ ０ ０ ０ ． 【 ５ ］ Ｊ ． Ａ ． Ａ ｎ ｄ ｅ ｒ ｓ ｎ ． Ａ ｎ Ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ［ Ｍ］ ． ＭＩ ＴＰ ｒ ｅ ｓ ｓ ， Ｌ ｏ ｎ ｄ ｏ ｎ ， １ ９ ９ ５ ． ［ Ａ ｔ ｍ＇ ａ ｅ ｔ ｌ Ａ ｐ ｐ ｌ ｙ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｍ ａ ｔ ｈ ｔ ｏ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｉ ｔ ｏ ｎ ， ａ ｎ ｅ ｗ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ａ ｉ ｔ ｖ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄｉ ｓ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ． 【 ６ 】 董 聰． 多層 前饋 網絡 的全 局最 優(yōu) 化 問題 【 Ｊ 】 ． 大 自然 探索 ， １ ９ ９ ６ ， １ ５ （ ４） ：
３ ５ － － － ４ ２ ． 【 ７ 】 Ｓ ｔ ａ ｔ ｓ ｏ Ｒ ， Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｅ ａ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ［ Ｍ］ ． Ｍａ ｎ ｕ ａ ｌ ， １ ９ ９ ９ ． ［ ８ ］ 張立明． 人工神經網絡的模型及其應用口 上海：
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Ａｃ ａ ｄ ｅ ｍｉ ｃ Ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ． １ ９ ９ Ｏ ． 【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ］ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ａ ｒ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ； ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ �。� ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ 【 收稿 日期】 ２ ０ ０ ４ － ０ ５ － ０ ９ ６ ９
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基于人工神經網絡的建筑工程質量模糊綜合評價 吳凡,張志利,顏寧; 基于混沌神經網絡的供配電系統(tǒng)故障診斷 [J];兵工自動化;2005年02期 中國博士學位論文全文數(shù)據庫 前10...
招標投標已經成為工程項目發(fā)包承包最主要的形式.在這種形勢下,投標成了施工企業(yè)最... 并分析了投標報價工作的特點,提出了基于模糊綜合評價和人工神經網絡的投標決策模型...
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