申请/专利权人：太原理工大学

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2023-12-29

公开（公告）号：CN117314265A

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06F17/18;G06F17/16;G06Q50/08;G06N7/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明涉及既有建筑改造技术领域，尤其涉及一种基于修理再利用的原有建筑物性能评价方法，本发明采用层次递阶法构建既有建筑性能评价层次模型，包括一个目标层、三个指标层，然后量化各级指标权重和得分标准，再输入既有建筑各层级的基础数据，通过模型评价得到最终的评价结果。本发明致力于将模糊信息优化处理技术和既有建筑性能评价相结合，构建既有建筑综合性能评价方法，解决既有建筑性能评价的量化技术瓶颈问题，有效提高了评价工作的科学性和客观性。使用者和管理者能够准确掌握既有建筑性能的衰退程度和可持续利用程度，为下一步的改造再利用提供技术依据。本发明源于社会经济发展要求，具有鲜明的需求导向和目标导向。

主权项：1.基于修理再利用的原有建筑物性能评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集原有建筑性能的基础数据；S2、以收集到的基础数据为依据，采用模糊优化处理方法对数据信息进行处理，然后进行系统化的智能识别，筛选、获取指标作为评价指标，由此建立评价指标体系，所述评价指标体系分为四个指标层：第一层即评价目标层；第二层即一级指标，所述一级指标为控制性指标，所述控制性指标包含规划与空间、结构与安全、设备与节能、社会与经济；第三层即二级指标，是对一级指标的分项表述；第四层即三级指标，是对上一级指标的具体影响因素；S3、构建矩阵和确定权重：1）构造层次模型：依据评价指标体系构造层次模型，所述层次模型的每一层对应评价指标体系中的各级指标层；2）构造判断矩阵：确定层次模型后，由专家对同一层次的评价指标相对重要程度进行两两比较，将评价结果数据构建判断矩阵；3）一致性检验：检验判断矩阵的一致性，若判断矩阵一致性比例合适，则判断矩阵结果有效可用；否则对判断矩阵重新调整，修正判断矩阵一致性比例；4）依次计算权重，并对层次模型的各层次进行一致性检验；S4、建立评语集、评价因素集和权重集；S5、建立单因子判断矩阵：确定各层指标的单因子隶属度，从而建立单因子隶属度矩阵；S6、利用模糊综合分析法对每项指标的权重向量和单因子隶属度矩阵进行模糊合成变换得到评价结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 太原理工大学 基于修理再利用的原有建筑物性能评价方法

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