本书是在国家自然科学基金委员会“九五”重点资助项目“绿色建筑体系与基本聚居单位模式研究”的研究报告“绿色住区综合评价的研究”的基础上，为适应更多读者的需求，经过进一步加工撰写而成。

本书给出的是一套通用的绿色住区综合评价方法和评价指标体系结构，在此基础上可以根据各国或各地区的实际情况，通过对评价指标体系各相应指标的权重值体系作出相应调整，而体现地方灵活性和可操作性。另外，本书使用的综合评价算法及计算机程序具有普遍推广的适用性，亦可用于其他相关学科的综合评价 。

本书可作为建筑学、城市规划等专业研究生、本科生的教材，也可作为政府决策部门、房地产开发企业、设计院所进行生态城市、生态住宅小区等的方案优化设计的主要参考书。

绪论　现代建筑设计方法与评价

1　建筑领域中的综合评价

1.1　综合评价的基本概念

1.2　建筑领域中综合评价发展的回顾

2　绿色建筑体系

2.1　绿色建筑体系的概念

2.2　绿色建筑体系的框架

3　绿色建筑综合评价指标体系

3.1　综合评价指标体系的建立原则

3.2　评价指标权重的确定

3.3　利用定量与定性相结合的方法进行综合评价

3.4　国内外绿色建筑的综合评价体系

3.5　评价指标体系的不同指向一

3.6　与绿色建筑密切有关的相关学科的评价方法

附录：国内外具有代表性的评价体系内容简介-i2100433B

本书介绍了几种比较流行的现代综合评价方法的理论和应用。主要内容包括：层次分析法、模糊综合评判法、数据包络分析法、人工神经网络评价法、灰色综合评价法及其在经济管理中的典型应用案例。其中，关于人工神经网络评价法和灰色综合评价法的内容，是*一次比较系统地出现在此类著作之中。并且对几种综合评价方法的组合与集成做了讨论。本次修订版增加了一些新的综合评价方法简介，并对通用的现代综合评价支持系统研制进行了探讨。另外，本修订版继续提供层次分析法、模糊综合评判法、灰色综合评价法的程序光盘，供读者使用。

本书避开了某些深奥的数学背景，简明、系统地分析了几种方法的应用理论基础。本书既可作为经济管理类专业的研究生、高年级本科生的教学参考书，也可供从事统计、评价与决策、管理科学与系统工程的理论工作者和实际工作者参考。

《综合评价方法》：

神经网络的特点是，神经网络将信息或知识分布储存在大量的神经元或整个系统中。它具有全息联想的特征，具有高速运算的能力，具有很强的适应能力，具有自学习、自组织的潜力。另外，它有较强的容错能力，能够处理那些有噪声或不完全的数据。鉴于人工神经网络具有上述特征，所以可建立基于人工神经网络的多指标综合评价方法。其解决有关经济等方案评价方面问题的方式与层次分析和模糊理论分析法完全不同。它是模拟人脑的思维，把大量的神经元连成一个复杂的网络，利用已知样本对网络进行训练，即类似于人脑的学习，让网络存储变量间的非线性关系，即类似于人脑的记忆功能，然后利用存储的网络信息对未知样本进行评价，即类似于人脑的联想功能。

由于实际综合评价往往是非常复杂的，各个因素之间互相影响，呈现出复杂的非线性关系，人工神经网络为处理这类非线性问题提供了强有力的工具。它是一种智能化的数据处理方法，其处理具有非线性关系数据的能力，是目前其他方法所无法比拟的。与其他综合评价方法相比，基于人工神经网络的综合评价方法已越来越显示出它的优越性。

基于人工神经网络的多指标综合评价方法通过神经网络的自学习、自适应能力和强容错性，建立更加接近人类思维模式的定性和定量相结合的综合评价模型。训练好的神经网络把专家的评价思想以连接权的方式赋予于网络上，这样该网络不仅可以模拟专家进行定量评价，而且避免了评价过程中的人为失误。由于模型的权值是通过实例学习得到的，这就避免了人为计取权重和相关系数的主观影响和不确定性。

其中，反向传播（BP）神经网络是由Rumelhart等人于1985年提出的一种很有影响的神经元模型，它是一种多层次反馈型网络，所使用的是有“导师”的学习算法。基于BP人工神经网络的综合评价方法具有运算速度快、问题求解效率高、自学习能力强、适应面宽等优点，较好地模拟了评价专家进行综合评价的过程，因而具有广阔的应用前景。

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