摘要： 低碳建筑是建筑行业不可避免的发展趋势，尤其是在全球变暖的危急时刻，必须对低碳建筑做出综合评价。从建筑的全生命周期出发，本文利用层次分析法（AHP）和BP神经网络法构建低碳建筑评价体系。结果显示：基于层次分析与BP神经网络的评价结果，要比传统层次分析法的评价结果更精确。表明BP神经网络法能有效降低层次分析法中主观因素带来的影响，提高评价结果的客观性。

　　Abstract： Low carbon architecture is an inevitable developmental trend of the construction industry. Especially in a crisis of global warming， we must make a comprehensive evaluation of low carbon architecture. Starting from the full life cycle of the building， the article used AHP and BP neural network method to build the low-carbon architecture evaluation system. The results showed that： compared with the only AHP， the evaluation result based on AHP and BP neural network method is more accurate. The model would effectively reduce the influence of subjective factors and enhance the objectivity of the evaluation results.

　　关键词： 低碳建筑;评价方法;层次分析法;BP神经网络

　　Key words： low-carbon architecture;assessment method;AHP（the analytic hierarchy process）;BP neural network

　　 中图分类号：TU201.5                                       文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2015）04-0134-03

　　0  引言

　　中国是一个经济发展迅猛的发展中经济体，其GDP总量已超过日本居世界第二，但与此同时，中国的二氧化碳排放量也超过美国居世界第一，其中建筑的碳排放量占较大的比例。因此，为实现我国在哥本哈根气候变化大会上40%-45%的减排承诺，建筑行业的责任重大。[1]合理构建低碳建筑评价指标体系，并对低碳建筑做出综合评价，是近几年建筑行业的研究重点，也是我国政策的关注热点。

　　目前大部分研究者多采用层次分析法对低碳建筑进行评价。层次分析法是将复杂的决策问题系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来分析比较出最终的决策方案，该评价过程中主观因素占相当的比重。

　　BP神经网络法模拟人类大脑的活动，通常由输入层、隐含层、输出层构成。本文采用BP神经网络的有导师学习方式，将输入数据加载到网络的输入端，通过比较实际输出与期望输出的相对误差，不断地修改连接权值，直到相对误差趋于0，即网络的输出端给出最终的决策方案，该评价过程有效降低专家打分引起的主观误差。

　　1  低碳建筑评价指标体系的构建

　　低碳建筑的目标旨在建筑的整个生命周期内，减少化石能源的使用，提高能效，降低二氧化碳排放。低碳建筑评价指标体系的构建应从全生命周期出发，即全面又客观地反映出低碳建筑的节能减排情况，同时，指标的选取要遵循全局性、可比性、可持续性等原则。现通过向多位经验丰富的专家请教咨询，并参考大量相关研究资料，整合建立出一套较为系统、合理的低碳建筑评价指标体系，如图1所示。

　　请多位专家给实际建筑（I-VIII）的各指标进行打分，每个指标分值取（0-5）分。使定性的评价指标因素定量化，确立各具体评价指标值，再进行整理，得到如表1所示数据。

　　2  层次分析法对低碳建筑的评价

　　2.1 层次分析法的原理及应用步骤  层次分析法的基本思路是：先分解后综合。首先将所要分析的问题层次化，形成一个多层分析结构模型，最终归结为最底层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。其在评价过程中的主要步骤如下：

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