改革開放以后,工業(yè)化和現(xiàn)代化進(jìn)程極大地推動(dòng)了我國建筑業(yè)的進(jìn)步。綠色建筑、節(jié)能減排、可持續(xù)發(fā)展等概念相繼進(jìn)入人們的視野。綠色建筑作為未來建筑發(fā)展趨勢之一,與我國的節(jié)能減排、可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略相契合。目前,我國建筑能耗占全國能源消費(fèi)總量的四分之一以上
,其中85%以上的建筑為高能耗建筑,且呈現(xiàn)快速增長的趨勢。因此,發(fā)展綠色建筑被認(rèn)為是改善環(huán)境最有效的方式之一
。
國內(nèi)外學(xué)者針對綠色建筑的節(jié)能設(shè)計(jì)和能耗評價(jià)展開了深入的研究。El-Sharif和Horowitz
指出,政府可以通過制定完善的激勵(lì)措施、加強(qiáng)宣傳和推廣促進(jìn)綠色建筑的發(fā)展。Mari-Louise Persson等
對哥德堡地區(qū)建筑能耗的影響因素進(jìn)行了分析,得出朝向和窗墻比對建筑能耗的影響較大。楊立穩(wěn)
使用DeST模型對屋頂綠化后的建筑能耗進(jìn)行了模擬,認(rèn)為屋頂室內(nèi)溫度和能耗很大程度上受到屋頂綠化的影響,為了提升建筑物節(jié)能效應(yīng),需要加強(qiáng)屋頂綠化建設(shè)。Apriori算法作為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘手段,被學(xué)者廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域。余銳等
運(yùn)用Apriori 算法分析電力通信設(shè)備缺陷關(guān)聯(lián)性。李唐振昊等
運(yùn)用Apriori 算法分析裝配式建筑質(zhì)量因素的相關(guān)關(guān)系。利用Apriori 算法不僅可以分析影響事物的因素,還可以深入探究各影響因素間是否存在關(guān)聯(lián)
。因此,本文借助Apriori 算法篩選影響綠色建筑能耗的關(guān)鍵指標(biāo),以南京朗詩綠地住宅的樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用回歸模型分析綠色建筑能耗各因素對建筑能耗的影響情況,提出降低綠色建筑能耗的措施,推進(jìn)綠色建筑節(jié)能設(shè)計(jì),為人們提供高效、健康、舒適的活動(dòng)和生活環(huán)境,實(shí)現(xiàn)建筑與自然環(huán)境的和諧共生。
本文以CNKI 收錄文獻(xiàn)為例,期刊來源為SCI、EI、CSSCI、CSCD、會議論文和碩博論文,以“綠色建筑&能耗”為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索,剔除報(bào)紙等不相關(guān)的文獻(xiàn)得到“發(fā)文量-年份”可視化分析圖(見圖1)。從圖中可以看出,國內(nèi)對綠色建筑研究的起步比較晚,關(guān)于“綠色建筑&能耗”關(guān)鍵詞的發(fā)文量較少。
因此,對獲取的文獻(xiàn)進(jìn)行人工甄選,剔除2篇無效文章外,共計(jì)有效文章60篇(編號P1-P60),從中選擇綠色建筑能耗影響因素作為研究樣本(見表1)。
本文對樣本因素指標(biāo)進(jìn)行分類,歸為建筑規(guī)劃、圍護(hù)結(jié)構(gòu)、用能設(shè)備三個(gè)一級指標(biāo),并結(jié)合表1的能耗影響因素,將二級指標(biāo)進(jìn)行分類并標(biāo)號如表2所示。
Apriori 關(guān)聯(lián)算法于1993 年由Agrawal、Swami 提出
,起初是為了研究購物籃案例,解決不同商品在數(shù)據(jù)庫中存在的關(guān)聯(lián)規(guī)律,后被許多學(xué)者不斷地研究完善,將該方法廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域。其原理是通過設(shè)置最小支持度和最小置信度進(jìn)行條件篩選,發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集,從而找到關(guān)聯(lián)規(guī)則
,具體公式如下。
支持度:
式(1)中表示該項(xiàng)集在事務(wù)型數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率,M 指事務(wù)型數(shù)據(jù)的總記錄數(shù),Count(X∪Y)指項(xiàng)集X 和項(xiàng)集Y 同時(shí)在事務(wù)型數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的次數(shù)。
式(2)中表示該項(xiàng)集的預(yù)測準(zhǔn)確度,
?
)指同時(shí)包含項(xiàng)集X 和項(xiàng)集Y 與總事務(wù)之比,Support(X)為項(xiàng)集X與總事務(wù)之比。
,
——參數(shù)向量;
式中,ppd為探測器讀出光功率;B為測試帶寬;λ為光諧振頻率;θ為探測器光電轉(zhuǎn)換效率;c為光速;h為普朗克常量;D為諧振腔直徑;Q為諧振腔品質(zhì)因數(shù)。由式(1)可知:
當(dāng)堆料裝置進(jìn)料裝置開始裝載物料時(shí),尾部放置到地面指定的散裝車卸料點(diǎn),進(jìn)料裝置開始進(jìn)料,物料開始進(jìn)入皮帶機(jī)系統(tǒng)。
頻繁項(xiàng)集:
式(3)中指事務(wù)項(xiàng)的項(xiàng)集X 的支持度大于設(shè)定的最小支持度,稱為B(X)頻繁項(xiàng)集。若頻繁項(xiàng)集只包含一個(gè)項(xiàng)目則稱為頻繁1-項(xiàng)集,記為L1;若包含K 個(gè)項(xiàng)目則稱為頻繁K- 項(xiàng)集,記為L
。如此不斷迭代,直到無法發(fā)現(xiàn)新的頻繁項(xiàng)集。具體實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。
通過逐一校對P1-P60樣本文章因素與表2中綠色建筑能耗因素二級指標(biāo),得到有效樣本數(shù)據(jù)如表3所示。
結(jié)合Apriori算法篩選出關(guān)鍵因素,將外墻傳熱系數(shù)、屋頂傳熱系數(shù)、體形系數(shù)、外窗遮陽系數(shù)、窗墻比、人員密度、節(jié)能政策、綠化率八個(gè)能耗因素,定義為X1 至X8。除了節(jié)能政策使用虛擬變量外,其它的變量都可以直接獲取或者通過計(jì)算獲取數(shù)據(jù)。選擇能耗作為被解釋變量,利用字母Y表示,在構(gòu)建模型的過程中,μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。將以上解釋變量取對數(shù)變換,得到X1、X2、X3、X4、X5、X6、lnX7、X8,于是本文構(gòu)建了如下模型:
利用算法掃描,得到每一項(xiàng)出現(xiàn)的支持度如表4 所示,通過設(shè)置最小支持度min support = 30%,進(jìn)行第一次算法迭代,確定集合L
如表5所示。
經(jīng)過第八次迭代后,篩選出最高關(guān)聯(lián)度結(jié)果集合L
如表6所示。
為了解決歐洲委員會認(rèn)定的競爭擔(dān)憂,尼得科提交了承諾。在與市場參與者一起檢查過尼得科提交的承諾后,歐洲委員會認(rèn)為這些材料不足以消除其擔(dān)憂。
在收集的60個(gè)文章樣本數(shù)據(jù)中,出現(xiàn)頻數(shù)最高的關(guān)聯(lián)規(guī)則分別是窗墻比、體形系數(shù)、綠化率、節(jié)能政策、人員密度、外墻傳熱系數(shù)、屋頂傳熱系數(shù)、外窗遮陽系數(shù)??梢钥闯?,在設(shè)計(jì)過程的早期階段對于建筑能耗的影響較大。為了進(jìn)一步確定各因素對能耗的影響,建立模型方程進(jìn)行定量分析。
2.1.2 進(jìn)樣方法的選擇 毛細(xì)管電泳的進(jìn)樣方法常有壓力進(jìn)樣和電動(dòng)進(jìn)樣兩種方式。相對于樣品無差別進(jìn)樣的壓力進(jìn)樣方式,電動(dòng)進(jìn)樣對樣品中目標(biāo)檢測品有一定的選擇性。當(dāng)采用壓力進(jìn)樣,自然水體中存在的泥沙膠體、腐殖質(zhì)等小粒徑懸浮物也進(jìn)入進(jìn)樣端,使得檢測時(shí)基線不穩(wěn)、毛刺增多,干擾嚴(yán)重。本方法采用了正極端進(jìn)樣,在電動(dòng)進(jìn)樣方式下,自然水體中的懸浮顆粒受電場影響,進(jìn)入進(jìn)樣端的量大大降低,可使基線噪聲降低、色譜峰峰形變好,能達(dá)到在線樣品凈化效果,降低干擾,提高檢測靈敏度和準(zhǔn)確度。因此,本方法選擇了電動(dòng)進(jìn)樣方式。
以南京朗詩綠色街區(qū)住宅樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),選取外墻傳熱系數(shù)、屋頂傳熱系數(shù)、體形系數(shù)、外窗遮陽系數(shù)、窗墻比、人員密度、節(jié)能政策、綠化率八個(gè)能耗因素的觀測值作為樣本數(shù)據(jù),如圖3所示。
綜上所述,對于球狀MoS2在制備耐磨復(fù)合材料的時(shí)候,其分散性能對復(fù)合材料摩擦性能的影響較大,因此需要對其粒徑或表面進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化,以期使得球狀MoS2的優(yōu)異潤滑性能得到最大程度的發(fā)揮。
其中,參數(shù)向量
形式為:
從圖5 的數(shù)據(jù)可知,從所選的20 個(gè)觀測值中,外墻傳熱系數(shù)(X1)和屋頂傳熱系數(shù)(X2)的平均值分別為1.712、0.273,建筑物體形系數(shù)(X3)的平均值為0.526,外窗的遮陽系數(shù)(SC值)(X4)和窗墻比(X5)的平均值分別為0.512、0.493,人員密度(X6)的平均值為0.445,虛擬變量(X7)的平均值為0.642,室外綠化率(X8)的平均值為0.308。
式中:X
——模型矩陣;
置信度:
e
——隨機(jī)誤差。
使用最小二乘法對模型進(jìn)行因變量與自變量之間的共線檢驗(yàn),多元線性回歸模型矩陣Y 形式如下:
6.4.3 細(xì)菌性軟腐病:發(fā)病初期噴灑14%絡(luò)氨銅水劑300倍液或50%琥膠肥酸銅可濕性粉劑500倍液或72%農(nóng)用硫酸鏈霉素可濕性粉劑4000倍液。
2.2.8 TURBT腫瘤切除要點(diǎn) 根據(jù)腫瘤大小,可以采用整體切除(腫瘤<1 cm)或分步驟切除兩種方法來進(jìn)行切除,切除范圍包括腫瘤及其周邊1~2 cm正常組織,深度達(dá)深肌層。術(shù)中盡可能避免使用電灼以減少對組織標(biāo)本的破壞[11]。分層切除腫瘤時(shí),需分開送檢。電切時(shí)液體灌注要緩慢,避免膀胱內(nèi)壓力變化過快或膀胱壁過薄引發(fā)穿孔。灌注量可控制在150~200 mL,以膀胱黏膜皺襞剛剛展開為宜。
當(dāng)模型存在完全共線,那么矩陣
X X
不可逆,出現(xiàn) ||
X X
=0,即無法求出所有參數(shù),因此可以采用最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)圖5 的相關(guān)數(shù)據(jù),以式(4)為模型,利用SPSS 25.0 進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表7所示。
由計(jì)算結(jié)果可知,回歸系數(shù)R
為0.997,則模型擬合程度高。各自變量的VIF 值均小于10,不存在共線。由F值分布表可查,F(xiàn)為0.625<F=0.833,說明回歸方程顯著。因此模型的回歸模型為:
分析結(jié)果顯示,外墻傳熱系數(shù)(X1)、屋頂傳熱系數(shù)(X2)、建筑物體形系數(shù)(X3)、窗墻比(X5)、人員密度(X6)為正數(shù),說明自變量的增加,促進(jìn)建筑耗能的增加;外窗的遮陽系數(shù)(X4)、節(jié)能政策虛擬變量(X7)、室外綠化率(X8)為負(fù)數(shù),說明隨著自變量的增加,降低建筑能耗的增加。
本文利用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則,通過設(shè)置最小支持度識別出關(guān)聯(lián)性最高的八項(xiàng)綠色建筑能耗因素,構(gòu)建回歸方程模型對八項(xiàng)能耗因素進(jìn)行分析。實(shí)證分析結(jié)果顯示,外墻傳熱系數(shù)(X1)、屋頂傳熱系數(shù)(X2)、建筑物體形系數(shù)(X3)、窗墻比(X5)、人員密度(X6)對建筑耗能是正向影響關(guān)系,外窗的遮陽系數(shù)(SC值)(X4)、節(jié)能政策虛擬變量(X7)、室外綠化率(X8)是負(fù)向的影響關(guān)系?;诒疚牡难芯拷Y(jié)果,提出以下建議:
1)在綠色建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方面,可以通過選擇保溫材料和進(jìn)行建筑節(jié)能構(gòu)造設(shè)計(jì)來進(jìn)行
。首先,應(yīng)合理選擇保溫材料,盡量選擇傳熱系數(shù)較小的保溫材料,從而幫助建筑物做好隔熱處理。其次,在建筑節(jié)能構(gòu)造設(shè)計(jì)上,應(yīng)合理設(shè)置遮陽板,保證門窗的隔熱性能,減少建筑熱能的損失
。
2)在建筑規(guī)劃方面,由于設(shè)計(jì)階段是不可逆的行為,可以通過BIM技術(shù)繪制3D模型,合理設(shè)計(jì)建筑物體形系數(shù)
,從而降低建筑耗能,保證節(jié)能效果,提高建筑可持續(xù)設(shè)計(jì)。
(一)挖掘?qū)W生對于音樂的情感。音樂是自然與生命的交流,它是世界上最為和諧也最能抵達(dá)人內(nèi)心的交流方式。小學(xué)音樂教育的本質(zhì)目的就是發(fā)掘出學(xué)生內(nèi)心深處對音樂的熱枕,而奧爾夫音樂教學(xué)法的宗旨就是讓兒童在寬松的氛圍下盡可能地激發(fā)出內(nèi)心對音樂的熱愛。
3)在建筑節(jié)能政策方面,各地政府應(yīng)加強(qiáng)節(jié)能政策的出臺
,理應(yīng)在遵循市場需求的條件下,采取適當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)激勵(lì)措施,從而對當(dāng)?shù)氐慕ㄖ锕?jié)能設(shè)計(jì)起到一定的引導(dǎo)作用。
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