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本文关键词：基于人工神经网络的建筑工程质量模糊综合评价，由笔耕文化传播整理发布。
基于人工神经网络的建筑工程质量模糊综合评价 [J];工程建设与设计;2004年12期3董光... 水产学报;2001年05期 中国博士学位论文全文数据库 前10条1吴景社; 区域节水灌溉综...
维普资讯 基于神经网络 的建筑工程质量模糊综 合评价 工程建设与设计 ２ ０ ０ ４ 年第 １ ２ 期 基于人 工神 经 网络的建 筑工程 质量 模 糊 综合 评 价 孟文清， 石华旺， 李万庆 （ 河北工程学院， 河北 邯郸 ０ ５ ６ ０ ３ ８ ） 【 摘 要】 将模糊数学和人工神经网络应用于建筑工程质量等级的综合评价中， 提供了一条定量、 客观评价建筑工程质量等级的 智能化新途径 ． 【 关键词】 建筑工程质量； 人工神经 网 络； 模糊综合评价 【 中图分类号】 Ｔ Ｂ Ｉ １ ４ ． ２ ； Ｔ Ｐ Ｉ ８ ３ 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编 号］ １ ０ ０ ７ － ９ ４ ６ ７（ ２ ０ ０ ４ ） １ ２ － ０ ０ ６ ７ － ０ ３ “ 质量世纪” 是由世界著名的质量专家， 美国的 Ｊ ． Ｍ． 朱兰 博士于 １ ９ ９ ４年在美 国质量协会的年会上发言提出的。他认 为：“ ２ ０ 世纪是产量 世纪 ， ２ ｌ 世 纪是质量世 纪” 。建筑工程质 建筑工程质量评价指标指影响建筑工程质量等级综合评 定的因素。
本文在建筑工程质量评价指标的确立上， 根据有关 规程［ ４ 】 并参考文献［ ２ ， ３ 】 ， 最终确定为：
工程项目实体质量、 质 量保证资料、 工程观感质量、 设计质量、 对环境的影响等五个 方面。建筑工程质量等级综合评价指标体系如图 ｌ 所示。
量问题关系到国计民生， 涉及千家万户。
其特点是体积大结构 复杂， 且不同于一般商品， 一旦发生重大质量问题 ， 将危及群 体安全， 给企业造成严重损失， 甚至影响社会进步乃至国家衰 败。
提高我国建设项目的质量水平 ， 必须重视完善建筑工程质 量综合评价体系的研究工作。
建筑工程质量评价是一个典型的多指标综合评价问题， 从评价指标与建筑工程质量结果来看，，两者存在高度非线形 关系。现有的评价方法主要是依靠少数专家对工程质量作出 判断， 这样的判定结果往往带有主观色彩； 也有的学者用模糊 综合评判方法评价建筑工程质量，此方法虽然摆脱了一些主 观因素的影响，但这种评价方法的前提是假设评价结果等级 与指标属性是线形关系。并且由于权重确定的主观性和隶属 度函数确定的困难性，评价结果有时并不能真正反映客观实 际情况。本文尝试运用人工神经网络技术结合模糊处理来实 现对建筑工程质量等级的智能化评价。
一 、 人工神经网络的基本原理 人工神经网络 （ Ａ Ｎ Ｎ） 是大量的神经元广泛互联而成的 网络， 它反映了人脑功能的许多基本特征， 具有大规模并行处 理、 分布式储存、 自适应 、 容错性等优点而广泛应用于模式识 别、 智能控制、 知识处理和预测等领域， 尤其适用于处理非线 性系统和同时要考虑许多因素条件的模糊信息问题。
Ａ Ｎ Ｎ方 法所具有的特性表明了它能较好地应用于建筑工程质量等级 评价。
图 １ 建筑工程质量评 价指ｔ ｇ － ｔ ｔ 系 二、 建筑工程质量评价指标的确立 【 作者简介】 盂文清 （ １ ９ ６ ３ ￣ ） ， 男， 河北临漳人 ， 副教授， 从事施工技术 与管 理方面 的研究． 三、 基于人工神经 网络的建筑工程质量模 糊综合评价 １ ． 评价指标的模糊处理 ６ ７ 维普资讯 工程 建设 与设计 ２ ０ ０ ４ 年第 １ ２ 期 工程 项 目管理 本文建立的评价指标体系， 其属性值均为定性评判 （ 优、 良等 ） ， 而且各评价指标没有统一的度量标准， 因而难以进行 比较 ， 且不 符合神经 网络对 输入 向量 的要求 。所 以， 在综合 评 式中， ｎ是节点 的输入节点个数 是第 ｉ 个输入节点的输 出值； 是第 ｉ 个输入节点到节点 的权值 ； ｉ ＝ ０时， 和 分 别代表 阈值和 １ 。
价前， 应先将各定性指标统一量化Ｎ［ ｏ － １ ］ 范围内， 即对各指标 属性值进行模 糊处理。
比较 已知输出与计算输出， 修改层节点权值和阈值：
∞ （ ｋ ＋ １ ） ：
∞ （ ｋ ） ＋ 。
＋ ｎ ［ Ｉ Ｊ ＜ ） 一 ， （ ｋ － １ ） ］ 式中， ∞是层节点 ｉ 到 的连接权值和 阈值； Ｘ ｉ 是节点 ｉ 的输 出； ７ ／ 是学习系数 （ ０ ＜ Ｔ 『 ＜ １ ） ； ｎ 是冲量系数 （ ０ ＜ ｎ ＜ １ ） 。
， 是一 个与偏差有关的值， 对输出节点来说：
设第ｉ 个建筑工程项 目 质量综合评价指标体系的论域为：
＝ ｛ “ “ …Ｕ ｉ ５ ｝ 式中， Ｕ ｉ Ｉ ￣ Ｕ ｉ 为｛ 优， 较优， …差） 其隶属度 向量为：
（ ＾ 。
ｒ ｆ ：
… ， 设， （ 。
…岛） 表示第 ｉ 级评价相对应的尺度。通过尺度集可将模糊变量的隶属度向 量综合为一个标量， 实际上 尺 ＝ 即为定性指标在尺度 下的 量化值。
本文在建筑工程质量等级综合评价时， 对指标属性值 量化时， 采用的标准尺度为：
质量性指标：
Ｂ － ＝ ［ ｏ ． ９ ， ０ ． ８ ， ０ ． ６ ， ０ ． ４ ， ０ ． １ １ 非质量性指标：８ ＝ 【 ０ ． ９ ， ０ ． ７ ， ０ ． ５ ， ０ ． ３ ， ０ ． １ ｒ 按照上面所述模糊处理方法， 假设对 ｍ项建筑工程进行 质量综合评价。用 表示对第 ｉ 项工程第． 『 个指标的评价结 果（ 江１ ， ２ ， …， ｍ， ｊ ＝ ｌ ， ２ ， …５ ）。
口 ｆ ｉ （ 卜 １ ） （ 妒 ） 式中， ． ｙ 与 分别是节点 的实际输出和期望输出值。
对隐层节点来说， 因其输出无法比较， 所以经 反向推算：
（ 卜 ） ｉ：
０ Ⅱ 式中， 。
是节点． 『 的实际输出值； ｍ是节点 的输出节点个数。
反复迭代， 调整 ６ ０ 值直到收敛； 学习训练结束。
４ ． 建筑工程质量模糊综合评价人工神经网络模型的实现 应 用 人工神 经 网络对 建筑 工程 质量 综合 评价 的原理是 ：
把用于描述工程质量等级的特征信息 （ 即指标体系 ） 作为神 经网络的输入向量，将代表相应综合评价结果的量值作为神 经网络的输出：用一些经传统综合评价取得的成功样本训练 这个网络，使它所持有的权系数经 自 适应学习后得到正确的 内部表 示 ，训练 好的 网络 即可作 为建筑工 程质量综合 评价 的 模型。
我们得到单 因素评价矩 阵：
Ｒ 综上， 得到对建筑工程质量综合评价的步骤如下：
（ １ ） 按照评价的具体要求确定评价指标体系， 构成神经网 ２ ． 建筑工程质量等级评价的人工神经网络基本结构 参考文献【 ８ ， ９ 】 提出应用 Ｂ Ｐ 神经网络方法建模 的前提条 件和根据建筑工程质量等级评价的实际情况， 在网络输入、 输 出层设计 时，采用的 网络 输入层节点 数即为建筑工程质 量等 级评价 的指 标数 （ 取５ ） ：
输 出层节 点数取 １ ， 用于表 示建筑工 络 的输入域 。
（ ２ ） 用权威机构评价得到的成功样本训练这个网络； 专家 对某一项工程各评价指标的评价值和应用模糊综合评价得到 的评价结果构成训练神经网络的样本集 （ ， Ｙ ） ， 输入指标属 性值构成ｎ 。
× ｎ ：
阶矩阵， Ｘ － Ｉ Ｉ ：
， 期望输出 构成向量Ｂ － （ ｂ 。
， ｂ ２ ， ｂ ３ …６ １ ） 。
程质量等级 （ 优， 良， 合格） 。
隐层设计时， 隐层层数采用一层。
因为理论上证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可 以用一个 隐层 的网络来逼 近 ；同时考虑到神经 网络 对输入 向 量 的要求 （ ｏ ￣ １ 之间 ） ， 在输入层 的前端加一模糊 处理层 ， 最终 采用如 图 ２ 所 示的神经网络拓扑结构 图。
（ ３ ） 启动神经网络进行有导师下的 自学习， 直到收敛， 储 存学习好的神经网络作为对建筑工程质量综合评价的网络评 价模型 。
（ ４ ） 按本文上一节介绍的方法， 对 ＝ Ｉ Ｉ 。
：
进行量化， 得到尺 ＝ Ｉ １ ， 即 将属性值矩阵转化成评价矩阵， 作为神经网 络评价的输入 。
（ ５ ） 将规范化的评价矩阵输入训练好的神经网络模型， 得 到评价结果； 即得到对工程质量的模糊综合评判结果。
四、 结束语 图 ２ 建筑工程质量模糊综 合评价神经 网络拓扑结构 图 本文提出的基于人工神经网络的建筑工程质量模糊综合 评价模型 ， 有 以下特点 ：
３ ． 建筑工程质量等级评价的人工神经网络的学习算法 应用于建筑工程质量等级评价的神经网络的具体算法 是：
（ １ ） 具有 自 适应、 自学习功能， 实现了对建筑工程质量的 智能化评价 。
输入样本评价指标信息 （ 。
． ：
， …， ） ， 计算实际输出：
（ ２ ） 摆脱了以往评价方法评价过程中的随机性和评价人 员主观 上的不确定性 及其认识上 的模 糊性 ，保证 了评价 结果 的客观性 。
［ ? ＋ ｅ ６ ８ ） ］ （ ３ ） 网络训练完善后， 可广泛应用于质检部门或房地产投 维普资讯 实行工程量清单计价规 范 降 低工程造价 工程建设与设 计 ２ ０ ０ ４年第 １ ２ 期 实行工程量清单计价 规 范 降低工程造价 郑梅玉 （ 莆 田学院规划建设处 ， 福建 莆 田 ５ １ １ ０ ０ ） 【 摘 要】 通过对工程量清单的蝙制 、 招标投标 、 签订施工合同三方 面的阐述 ， 说明 了实行 工程量清单计价， 择优选择合 理低价 中标 企业， 可以降低 工程遣价． 【 关键 词】 工程遣价； 工程量清单； 招投 标 【 中图分类号】 Ｆ ２ ８ ４ ； Ｔ Ｕ ７ ２ ３ 【 文献标 识码】 Ｂ 【 文章编号】 １ ０ ０ ７ － ９ ４ ６ ７ （ ２ ０ ０ ４ ）１ ２ － ０ ０ ６ ９ － ０ ２ 一 、 工程量清单的编制 则、 统一计 量单位 、 统一 项 目 编码 。
建设部 １ ０ ７ 号令 《 建筑工程发包与承包计价管理办法》 规定 ， 工程 量清单应 当依据 招标 文件 、 施 工设计 图纸 、 施工现 建设部 １ １ ９号公告：
自２ ０ ０ ３年 ７月 １日起正式实施国 家标准 Ｇ Ｂ ５ ０ ５ ０ ０ － ２ ０ ０ ３《 建设工程工程量清单计价规范》 ， 以 下简称 《 计价规范》 。采用工程量清单计价方式进行招标投 标， 由招 标人 提供 统一 的工 程量 清单 ， 投标 人 依据 工程 量清 单 自主 报价 ， 并按 照经 评审 的合 理低 价 中标 ， 这种 招标 方式 场条件和国家制定的统一工程量计算规则、 分部分项工程项 目划分 、 计 量单位 等进行编制 。
工程量清单计价方法是指建设工程招标投标活动 中， 招 标人或具有资质的中介机构编制反映工程实体消耗和措施 性消耗的工程量清单， 并作为招标文件的一部分提供给投标 人， 由投标人依据工程量清单 自主报价， 并按照经评审低价 中标 的工程造 价计价 方法 。
不仅能够反映出工程项 目的个别成本， 有利于施工企业间的 公平 竞争 ， 而且有利 于降低 工程造价 。
１ ， 编制 的依据和 计价 方法 工程量清单是指表现拟建工程的分部分项工程项 目、 措 施项 目、 其他项 目名称和 相应 数量 的明细清 单。工 程量清 单 ２ ， 编制的内容 工程量清单应反映拟建工程的全部 内容及为实现这些 工程内容而进行的其他工作。借鉴国外实行工程量清单计 价的做法， 结合我国当前的实际情况， 我国的工程量清单项 目包括分 部分 项工程 项 目、 措 施项 目、 其他项 目。
的编制要严格按照 《 计价规范》 规定的计算规则和标准格式 进行， 做到四个统一， 即统一项 目名称、 统一工程量计算规 【 作者简 介】 郑梅 玉 （ １ ９ ６ ７ 一 ）， 女， 福 建莆 田人 ， 工 程师 ， 从 事工 程 项 目管理工作 ． 分部分项工程量清单应表明拟建工程的全部分项实体 资商对建筑工程质量的评价中， 具有广泛的通用性。
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４ ４ ￣ ５ １ ． 【 １ ｏ ］ Ｅ ｈ ｅ ｒ ｈ ａ ｒ ｔ Ｒ Ｃ ， Ｄ ｏ ｂ ｂ ｉ ｎ ｓ Ｒ Ｗ， Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ Ｐ ｃ ｔ ｏ ｏ ｌ ［ Ｍ］ ， Ｓ ａ ｎ Ｄ ｉ ｅ ｇ ｏ ：
Ａｃ ａ ｄ ｅ ｍｉ ｃ Ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ， １ ９ ９ ９ ， 【 ｌ ｌ 】 张坚， 黄琨， 陶树人 ． 神 经 网络在 施 工企业 综合 能力评价中的应用 【 Ｊ 】 ． 科技进步与对策 ， ２ ０ ０ ３ ， （ ５ ） ：
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大连理 工大学 工程 硕士研究生论 文， ２ ０ ０ ３ ． Ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ＭＥＮ Ｗｅ ｎ － ｑ ｉ ｎ ｇ ， Ｓ ＨＩ Ｈｕ ａ － ｗａ ｎ ｇ ， Ｌ ｌ Ｗａ ｎ － ｑ ｉ ｎ ｇ （ Ｈｅ ｂ ｅ ｉ ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｈａ ｎ ｄ ａ ｎ ０ ５ ６ ０ ３ ８ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） 【 ４ 】 阎平凡， 张长水 ． 人 工神经 网 络 与模 拟进化计算【 Ｍ】 ． 北京：
清华 大 学 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 聪． 多层 前馈 网络 的全 局最 优 化 问题 【 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 ］ 张立明． 人工神经网络的模型及其应用口 上海：
复旦大学出版社， １ ９ ９ ３ ． 【 ９ 】 Ｍｉ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ｉ Ｇ ， Ｃ ａ ０ ｗ． Ｏ ｎ ｈ ｉ ｄ ｄ ｅ ｎ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｆ ｏ ｒ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｓ ［ Ｍ］ ． Ｓ ｎＤ ａ ｉ ｅ ｇ ｏ ：
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 ａ 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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