论文简介： 除了线性关系，绿色建筑评估的各级指标与整体性能之间还存在着非线性关系，必须正确反映这些关系以帮助相关组织和个人对绿色建筑的进行甄别。参照《绿色奥运建筑评估体系》设计阶段的指标体系，使用人工神经网络模拟评估人的评估决策，采用评估人给出的40个建筑物评估数据用于训练和仿真。根据指标的逻辑关系采用“级联”方式构建神经网络，分两个阶段进行训练和仿真，降低了小样本对训练效果的不利影响。对那些均方误差已经满足要求的网络，利用确证样本验证其泛化能力。实例显示构建的人工神经网络的学习、泛化能力较强，误判率较低。
除了线性关系，绿色建筑评估的各级指标与整体性能之间还存在着非线性关系，必须正确反映这些关系以帮助相关组织和个人对绿色建筑的进行甄别。参照《绿色奥运建筑评估体系》设计阶段的指标体系，使用人工神经网络模拟评估人的评估决策，采用评估人给出的40个建筑物评估数据用于训练和仿真。根据指标的逻辑关系采用“级联”方式构建神经网络，分两个阶段进行训练和仿真，降低了小样本对训练效果的不利影响。对那些均方误差已经满足要求的网络，利用确证样本验证其泛化能力。实例显示构建的人工神经网络的学习、泛化能力较强，误判率较低。
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