王磊

摘要：伴隨城市化進程不斷加快，全社會總能耗持續(xù)增加，其中建筑能耗約占總能耗三分之一，在此背景下，大力發(fā)展裝配式建筑并努力降低其施工過程能耗是緩解當前能源緊張與環(huán)境惡化的重要途徑。將本體和案例推理引入裝配式建筑施工能耗控制領域，通過構(gòu)建本體模型，提出了案例相似度計算方法，為裝配式建筑施工能耗控制措施的制定提供了依據(jù)，對促進裝配式建筑施工能耗控制的信息化具有重要意義。

關鍵詞：裝配式建筑；施工能耗；本體技術(shù)；案例推理；控制措施

中圖分類號：TB文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2018.22.090

0引言

我國是世界上最大的發(fā)展中國家，能源消費總量已連續(xù)多年位居世界前列。其中建筑能耗約占全社會總能耗三分之一，在當前我國環(huán)境承載力日益下降的背景下，大力發(fā)展裝配式建筑是緩解當前能源緊張與環(huán)境惡化的重要途徑。

裝配式建筑亦稱裝配式建筑，是指采用以標準化設計、工廠化生產(chǎn)、裝配化施工、一體化裝修和信息化管理等為主要特征建造的建筑。相較于傳統(tǒng)模式施工的建筑，裝配式建筑施工周期短，效率高，施工質(zhì)量和施工環(huán)境較好。國務院國辦發(fā)〔2016〕71號文發(fā)布了關于大力發(fā)展裝配式建筑的指導意見，建設部制定了“十三五”裝配式建筑行動方案、裝配式建筑產(chǎn)業(yè)基地管理辦法等，大力推進裝配式建筑的發(fā)展。裝配式建筑的最大特點是工廠化制作，機械化程度高，能耗的控制尤為重要，所以在推進裝配式建筑過程中，提高裝配式建筑施工能耗控制的科學性和合理性，對有效較低建筑業(yè)能耗，實現(xiàn)節(jié)能減排目標和促進社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1裝配式建筑施工能耗控制案例推理過程

案例推理（Case-Based Reasoning，簡稱CBR）技術(shù)，是認知科學領域較新崛起的一種問題求解和學習方法。其核心思想在于解決新案例（或稱目標案例）的問題時，充分利用以往解決類似案例（又稱源案例）的經(jīng)驗，進行推理和學習，以實現(xiàn)經(jīng)驗的重用。簡言之，CBR是利用過去的經(jīng)驗推理求解新問題，并在這個過程中不斷實現(xiàn)知識、經(jīng)驗和案例的累積，提高案例和經(jīng)驗的共享和重用程度。典型的裝配式建筑施工能耗控制案例推理過程可分為案例表達、案例檢索、案例重用、案例修正和案例保存五個主要步驟。其核心過程需要解決兩個問題：一是如何將多樣化的案例表示成格式統(tǒng)一化的可比案例，二是如何尋找相似案例。前者可用本體技術(shù)，后者即是相似度的計算問題。

2裝配式建筑施工能耗控制本體模型構(gòu)建

本體最早是一個哲學上的概念，是關于客觀存在的系統(tǒng)解釋或說明，強調(diào)的是客觀現(xiàn)實的抽象本質(zhì)。在人工智能領域比較流行的本體定義為：共享概念模型明確的格式化描述。這種描述是明確的、格式化的，可共享的。“明確”是指知識具有準確的類型和定義；“格式化”是指知識的計算機可讀性；“共享”反映知識的公認性和理解的同一性。本體幫助人們對于領域知識進行系統(tǒng)的分析，把領域知識形式化，使之便于計算機處理。本體還可以實現(xiàn)人和人之間以及人和計算機之間的知識共享，在一定領域中實現(xiàn)知識重用。直觀地講，本體是將現(xiàn)實世界中某個領域知識抽象為一組概念及其之間的關系。通過構(gòu)建本體模型可以有效地進行知識表達、知識查詢，以及不同領域知識的語義消解，是案例相似度計算的基礎。

構(gòu)建本體模型的描述語言主要有RDF、RDF Schema、OIL、OIL+DAML、OWL等。其中，OWL的語言表達能力最強，適宜自動推理，因此本文主要采用OWL語言對裝配式建筑施工能耗知識進行描述。應用Protégé 4.2本體開發(fā)工具構(gòu)建可視化的本體模型ICCEOnto。由于裝配式建筑施工能耗領域涉及范圍廣、概念多，模型龐大，限于篇幅，此選取部分ICCEOnto模型如圖1所示。

本體構(gòu)建完成后，應由領域?qū)＜覍Ρ倔w進行評估、檢驗和修正，并在使用過程中不斷調(diào)整，保證其科學性。

3裝配式建筑施工能耗控制案例相似度計算

裝配式建筑施工能耗控制案例推理第二個核心問題是案例相似度的計算，此過程主要分三個步驟：計算案例特征屬性的相似度；確定屬性權(quán)重；確定案例整體相似度，并將相似度最高且達到閾值的案例作為推理結(jié)果輸出。

3.1屬性相似度的確定

以本體形式表達的案例特征屬性分為兩類：對象屬性（Object Properties）和數(shù)據(jù)屬性（Datatype Properties），對兩類屬性分別運用不同的相似度計算規(guī)則。

令C為裝配式建筑施工能耗控制案例的集合，C=C1，C2，C3，…，Ci，…，Cn，其中，i=1，2，…，n（n為源案例個數(shù)）。C0代表目標案例，P0j代表目標案例的第j個特征屬性，Ci代表本體案例庫中第i個源案例，Pij代表第i個源案例的第j個特征屬性。

（1）數(shù)據(jù)屬性相似度計算。

sim（P0j，Pij）=1-P0j-PijMaxPij-MinPij（1）

其中，MaxPij、MinPij分別代表案例庫中第j個特征屬性的最大值與最小值。概念C的最大值和最小值。

（2）對象屬性相似度計算。

定義1：Cf和Cs代表本體中任意一組相鄰的父子概念，其中，Cf為Cs的父概念。用f代表Cf所在的概念節(jié)點，s代表Cs所在的概念節(jié)點，g代表根節(jié)點，兩節(jié)點f、s的邊長：

leng（f，s）=λMax（Series（C））-Series（Cs）（2）

其中，λ為調(diào)節(jié)因子，此處取λ=2。

定義2：令Ca和Cb代表任意兩個概念，用a代表Ca所在的概念節(jié)點，b代表Cb所在的概念節(jié)點，a、b之間通過k個節(jié)點a1、a2、a3、…、ak相連，兩節(jié)點a、b的距離：

dist（a，b）=La1，a2+La2，a3+La3，a4+…+Lak-2，ak-1+Lak-1，ak（3）

則Ca和Cb的概念相似度：

sim（Ca，Cb）=1-2×（1-dist（lcf（a，b），g）dist（a，g）·dist（b，g））（4）

其中，lcf（a，b）表示Ca和Cb的最近共同父概念節(jié)點。

對象屬性的相似度即為對應概念的相似度，令P0j=Ca，Pij=Cb，則目標案例和源案例對象屬性的相似度：

sim（P0j，Pij）=sim（Ca，Cb）=1-λ（1-dist（lcf（a，b），g）dist（a，g）dist（b，g））（5）

3.2屬性權(quán)重確定

案例相似度計算時，特征屬性的賦權(quán)會對計算結(jié)果和問題求解的質(zhì)量產(chǎn)生重要影響。裝配式建筑施工能耗控制案例中特征屬性眾多，不同屬性對于能耗控制對策的制定影響不同，有些屬性之間差異較小，具有替代性。為合理確定屬性特征的權(quán)重值，采用差異度排比技術(shù)對屬性進行約簡。

（1）量表賦值。

根據(jù)量表理論，把控制案例特征屬性重要度分成5個等級：“特別重要”、“相對重要”、“重要”、“相對不重要”和“特別不重要”五個等級，并分別賦值5-1分，記為S，則：

S=s1，s2，s3，s4，s5，s1=5，s2=4，s3=3，s4=2，s5=1（6）

（2）確定屬性重要度。

用特征屬性的級權(quán)和表示其重要度，有：

Ij=∑5k=1xjk·sk（7）

其中，j=1，2，…，m，xjk表示第j個特征屬性屬于第k類等級的權(quán)數(shù)。

（3）屬性權(quán)重的計算。

對屬性重要度進行歸一化處理，求得特征屬性的權(quán)重：

wj=Ij/∑m'j=1Ij（8）

其中，j=1，2，…，m'，m'為約簡后的特征屬性個數(shù)。

3.3案例整體相似度的確定

確定了案例中特征屬性的相似度及其權(quán)重后，即可對目標案例和源案例的整體相似度進行計算，如（9）式

sim（C0，Ci）=∑m'j=1sim（P0j，Pij）·ωj（9）

其中，sim（P0j，Pij）表示目標案例C0和源案例Ci之間第j個特征屬性的相似度，ωj表示第j個特征屬性的權(quán)重。

根據(jù)主題相似度排序即可確定匹配度最高的源案例作為參考方案。

假設某工程能耗控制中，從案例庫中檢索到案例C3最為匹配，則其當時所采用能耗控制措施：在混凝土拌和物中使用塑化劑，使用綜合養(yǎng)護法，裝飾與保溫隔熱材料一體化，定期維護保養(yǎng)機械設備，定期進行機械設備操作人員培訓等可作為目標案例中相應能耗項目控制對策的參考。

至此，目標案例中涉及的所有能耗項目的控制對策輸出完畢，裝配式建筑施工能耗控制對策推理完成。

4結(jié)論

裝配式建筑施工機械化程度高，能否有效地控制能耗，關系到裝配式建筑順利發(fā)展和節(jié)能減排目標的實現(xiàn)，論文構(gòu)建了裝配式建筑施工能耗本體模型，在此基礎上提出了屬性相似度的計算方法，并使用ECDD技術(shù)確定了屬性權(quán)重，形成了基于相似度的施工能耗控制措施案例推理方法，對擬建工程施工能耗控制措施的制定提供了參考依據(jù)。為進一步提高裝配式建筑施工能耗控制的有效程度，還需要不斷對能耗本體庫和案例庫進行完善，并通過更加智能的方式進行能耗知識和能耗控制案例的獲取。

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