綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)價(jià)方法的研究

陳虎

(蘭州鐵道設(shè)計(jì)院有限公司， 甘肅 蘭州 730000)

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綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)價(jià)方法的研究

陳虎

(蘭州鐵道設(shè)計(jì)院有限公司， 甘肅 蘭州 730000)

鐵路客站是國(guó)家鐵路網(wǎng)的交匯中心，具有集散、運(yùn)輸、中轉(zhuǎn)客流等多項(xiàng)功能，是滿(mǎn)足城市運(yùn)輸發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。綠色鐵路客站的評(píng)價(jià)包括了節(jié)地與室外環(huán)境、節(jié)能與能源利用、節(jié)水與水資源利用、節(jié)材與材料資源利用、室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量、施工管理、運(yùn)行管理等七類(lèi)。針對(duì)綠色鐵路客站的節(jié)地與室外環(huán)境建立多層指標(biāo)體系，采用灰色關(guān)聯(lián)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縱向相結(jié)合的方法，構(gòu)建新的綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)價(jià)模型，消除傳統(tǒng)“打分法”評(píng)價(jià)過(guò)程中人為不確定性。最后通過(guò)具體的實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證，得出該評(píng)價(jià)模型在綠色鐵路客站節(jié)點(diǎn)與室外環(huán)境評(píng)價(jià)中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

綠色鐵路客站；節(jié)地；室外環(huán)境；灰色關(guān)聯(lián)；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，鐵路行業(yè)的建設(shè)迎來(lái)了發(fā)展的黃金期[1]。鐵路客站作為城市運(yùn)輸過(guò)程中重要的環(huán)節(jié)，在正確選取鐵路客站的位置、提高運(yùn)輸能力、滿(mǎn)足城市發(fā)展等方面都有了更高的要求。然而，隨著城市的快速發(fā)展，加強(qiáng)環(huán)境整治、改善和保護(hù)生態(tài)環(huán)境、提高能源利用率等就顯得尤為重要[2-3]。因此，為了實(shí)現(xiàn)我國(guó)鐵路長(zhǎng)期的可持續(xù)發(fā)展，提出了“綠色鐵路”的概念。并結(jié)合我國(guó)現(xiàn)行綠色建筑評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、綠色施工評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等，國(guó)家鐵路局頒布了《綠色鐵路客站評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》(TB/T10429—2014)行業(yè)規(guī)范文件。

“綠色鐵路”是以環(huán)境價(jià)值為尺度，運(yùn)用各種綠色技術(shù)，提高鐵路運(yùn)輸?shù)纳鐣?huì)效益、生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益，使我國(guó)鐵路網(wǎng)全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展[4]。《綠色鐵路客站評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》主要包括了節(jié)地與室外環(huán)境、節(jié)能與能源利用、節(jié)水與水資源利用、節(jié)材與材料資源利用、室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量、施工管理以及運(yùn)行管理7個(gè)類(lèi)別。根據(jù)規(guī)范性文件，本文主要是從選址、土地利用、室外環(huán)境、交通等角度采用灰色關(guān)聯(lián)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)綠色鐵路客站的節(jié)地與室外環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，既結(jié)合了專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，又避免了評(píng)價(jià)過(guò)程中人為的主觀隨意性[5],并通過(guò)具體實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證，得出該方法對(duì)綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境的評(píng)價(jià)具有指導(dǎo)作用。

1　方法介紹

1.1灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析作為灰色系統(tǒng)理論的一種技術(shù)方法，應(yīng)用非常廣泛。它通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一定處理，根據(jù)評(píng)價(jià)因素發(fā)展態(tài)勢(shì)的相似程度，找出各個(gè)評(píng)價(jià)因素之間的關(guān)聯(lián)程度來(lái)判定主要影響因素[6]，以解決實(shí)際的問(wèn)題。本文建立的綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境涉及多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，而且各個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性很不明確，因此采用灰色關(guān)聯(lián)的方法來(lái)確定一級(jí)指標(biāo)的權(quán)值。具體的步驟如下[7]：

1)各指標(biāo)的無(wú)量綱化。將原始數(shù)據(jù)第一個(gè)作為基數(shù)，用每個(gè)指標(biāo)的實(shí)際值除以第一個(gè)數(shù)據(jù)，則得到新的無(wú)量綱數(shù)據(jù)。

2)求解差序列及兩級(jí)最大、最小差

(1)

(2)

(3)

3)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

(4)

式中：γ0i(k)代表第k個(gè)時(shí)刻比較曲線x1與參考曲線x0的相對(duì)差值，也就是x1對(duì)x0在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)。式中，ζ是分辨系數(shù)，本文中取0.5。

4)計(jì)算關(guān)聯(lián)度

(5)

5)求解指標(biāo)權(quán)重值。對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)各個(gè)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行求和，再根據(jù)不同指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度大小分配權(quán)值。

(6)

1.2T-S模糊模型

模糊數(shù)學(xué)是一種用來(lái)描述和處理具有模糊特征問(wèn)題的數(shù)學(xué)方法。其中，T-S模糊系統(tǒng)是模糊數(shù)學(xué)中一種自適應(yīng)能力很強(qiáng)的模糊系統(tǒng)[8]。通過(guò)建立模糊集，數(shù)據(jù)不斷地自動(dòng)更新，設(shè)計(jì)和修訂模糊子集的隸屬函數(shù)，應(yīng)用“if-then”的規(guī)則形式來(lái)定義[9-10]，使其網(wǎng)絡(luò)輸入部分模糊，輸出部分是確定的。

假設(shè)輸入向量為x=[x1,x2,…,xk]，根據(jù)模糊規(guī)則確定各個(gè)輸入向量的隸屬度為：

(7)

將各個(gè)隸屬度采用連乘算子進(jìn)行模糊計(jì)算，得模糊規(guī)則的適應(yīng)度為wi,見(jiàn)下式：

(8)

最后根據(jù)模糊計(jì)算結(jié)果求解T-S模糊模型的輸出值yi，見(jiàn)下式：

(9)

1.3T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

將T-S模糊模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，形成T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，共有四層組成。第一層為輸入層，與輸入向量x=[x1,x2,…,xk]連接；第二層為模糊化層，采用隸屬度函數(shù)對(duì)輸入值進(jìn)行模糊得到隸屬度；第三層為模糊規(guī)則計(jì)算層，采用連乘算子得到適應(yīng)度；第四層即為輸出層[5]，具體算法流程見(jiàn)圖1所示。

圖1　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程Fig.1 Fuzzy neural network algorithm process

T-S模糊神網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)主要包括有3個(gè)步驟：

1)誤差計(jì)算

(10)

式中：yd為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出值，yc為實(shí)際輸出值。

2)系數(shù)修正

(11)

3)參數(shù)修正

(13)

(14)

2　灰色關(guān)聯(lián)分析與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的綜合評(píng)價(jià)模型

2.1節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

通過(guò)查閱國(guó)家鐵路局新頒布的《綠色鐵路客站評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)范以及大量國(guó)內(nèi)外參考文獻(xiàn)，建立綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[11]。首先選取了選址、土地利用與場(chǎng)地設(shè)計(jì)、室外環(huán)境、室外交通組織4個(gè)一級(jí)指標(biāo)[12]，并確定了與4個(gè)一級(jí)指標(biāo)相關(guān)的17個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)建了三層評(píng)價(jià)指標(biāo)，具體指標(biāo)體系見(jiàn)圖2所示。

圖2　綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.2 Evaluation index system of green railway station in landsaving and outside environment

圖2綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)價(jià)中，選址主要考慮了與城鄉(xiāng)發(fā)展的協(xié)調(diào)以及場(chǎng)地安全等方面的因素[1]；土地利用與場(chǎng)地設(shè)計(jì)主要是根據(jù)場(chǎng)地的情況，合理高效地利用土地資源，減少破壞，建筑功能多元化；室外環(huán)境指的是不影響周邊的建筑環(huán)境，并在滿(mǎn)足規(guī)劃的條件下竟可能的提高周邊的綠化等；室外交通組織則表示鐵路客站遵循公共交通的原則，體系綜合交通樞紐的特點(diǎn)[13-14]。

2.2灰色關(guān)聯(lián)分析和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)價(jià)

參照綠色鐵路客站的設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)審閱及項(xiàng)目可行性研究報(bào)告對(duì)客站的節(jié)地與室外環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)[15]，為了客觀合理的對(duì)綠色客站進(jìn)行評(píng)價(jià)，降低傳統(tǒng)“打分法”的主觀隨意性，采用灰色關(guān)聯(lián)的方法對(duì)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。首先選取相關(guān)領(lǐng)域的若干專(zhuān)家對(duì)一級(jí)指標(biāo)的重要性進(jìn)行評(píng)分，采用10分制的原則，最后再通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)法確定一級(jí)指標(biāo)最終權(quán)值[16]。

采用T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，建立綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境的二級(jí)指標(biāo)到一級(jí)指標(biāo)客觀的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。輸入層為對(duì)模糊信息進(jìn)行預(yù)處理，輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為17個(gè)，輸出層為4個(gè)節(jié)點(diǎn)(選址、土地利用與場(chǎng)地設(shè)計(jì)、室外環(huán)境、室外交通組織)。在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，根據(jù)《綠色鐵路客站評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》對(duì)綠色鐵路客站的二級(jí)指標(biāo)確定模糊隸屬度，將每一個(gè)因素分成非綠色、淺綠色、準(zhǔn)綠色、綠色以及深綠色五個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)[17]。利用足夠多的樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使其網(wǎng)絡(luò)輸出值接近期望值。最后再結(jié)合一級(jí)指標(biāo)權(quán)重值得出綠色鐵路客站的評(píng)價(jià)結(jié)果。

3　實(shí)例驗(yàn)證

西安北客站是國(guó)家特大型鐵路旅客站，也是亞洲最大的高鐵車(chē)站之一。它是鐵路、城市軌道、城市道路交通為一體的現(xiàn)代化特大型交通樞紐站。西安北站占地面積達(dá)到53.3萬(wàn)m2，規(guī)劃整體建筑面積為42.5萬(wàn)m2，是西安“三主兩輔”重要中心樞紐車(chē)站之一。本文則選取西安北客站為例，對(duì)綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境保護(hù)進(jìn)行評(píng)定。

3.1一級(jí)指標(biāo)權(quán)重確定

分別邀請(qǐng)相關(guān)決策人員、設(shè)計(jì)人員、環(huán)保人員等領(lǐng)域8位專(zhuān)家根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)及西安北客站的設(shè)計(jì)特點(diǎn)等對(duì)綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境保護(hù)一級(jí)指標(biāo)的重要性進(jìn)行評(píng)定，總分為10分[18]。由于是對(duì)一級(jí)指標(biāo)的重要性進(jìn)行評(píng)定，則不需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行量鋼化處理。8位專(zhuān)家對(duì)一級(jí)指標(biāo)的重要性評(píng)分結(jié)果見(jiàn)表1所示。

表1　一級(jí)指標(biāo)重要性評(píng)定

表2　一級(jí)指標(biāo)權(quán)重值

3.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)置

鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)量度分為非綠色、淺綠色、準(zhǔn)綠色、綠色以及深綠色五個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)，分別與0.1，0.3，0.5，0.7和0.9相對(duì)應(yīng)，對(duì)于界于兩者之間的情況可選取0.2，0.4，0.6和0.8。利用Matlab7.0建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層為評(píng)審專(zhuān)家根據(jù)項(xiàng)目可研報(bào)告和現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)情況對(duì)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)定結(jié)果，即輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為17；輸出層為西安北客站選址、土地利用與場(chǎng)地設(shè)計(jì)、室外環(huán)境、室外交通組織4個(gè)一級(jí)指標(biāo)的實(shí)際評(píng)價(jià)結(jié)果。采用隨機(jī)初始化模糊隸屬度函數(shù)中心c，寬度b以及系數(shù)p0～p6。選取若各組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本，獲得模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，對(duì)已訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二級(jí)指標(biāo)的模擬。

3.3灰色關(guān)聯(lián)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的評(píng)審結(jié)果

將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值與通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)法確定的一級(jí)指標(biāo)權(quán)重值經(jīng)過(guò)加權(quán)計(jì)算，得到采用該模型的最終評(píng)定結(jié)果，并將模型評(píng)定結(jié)果與專(zhuān)家評(píng)審結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果見(jiàn)表3所示。

表3　綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)定結(jié)果

從上表對(duì)西安北客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)定結(jié)果可以看出，所建灰色關(guān)聯(lián)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的模型評(píng)審結(jié)果與專(zhuān)家評(píng)定結(jié)果進(jìn)行比較，相對(duì)誤差為0.491%，說(shuō)明該評(píng)價(jià)方法效果好，能夠得到滿(mǎn)意的效果，對(duì)綠色鐵路客站節(jié)點(diǎn)與室外環(huán)境評(píng)定具有一定的指導(dǎo)作用。

4　結(jié)論

1)通過(guò)查閱相關(guān)規(guī)范和文獻(xiàn)，建立了較為完整的綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)后期綠色鐵路指標(biāo)的評(píng)定具有一定的指導(dǎo)作用。

2)采用灰色關(guān)聯(lián)分析法和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)綠色鐵路客站節(jié)地與室外環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，與傳統(tǒng)的方法相比誤差較小，并能夠科學(xué)客觀的對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)定，為后期綠色鐵路的評(píng)價(jià)提供了依據(jù)。

3)綠色鐵路評(píng)價(jià)過(guò)程中，利用Matlab數(shù)學(xué)軟件建立方法模型，減少了人為的重復(fù)操作，大大地提高了工作的效率。

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Land Conservation and Outdoor environment evaluation method ofgreen railway station

CHENHu

(Lanzhou Railway Survey and Design Institute CO.,LTD, Lanzhou730000, China)

Railwaystationistheintersectionofnationalrailwaynetworkandhasmanyfunctionssuchasdistribution,transportation,transitpassengerflow.Italsoformsaveryimportantpartofurbantransportationdevelopment.Theevaluationofrailwaystationincludeslandconservationandoutdoorenvironment,energysavingandenergyconsumption,waterconservationandwaterresourcesutilization,savingmaterialandmaterialresourcesutilization,indoorenvironmentquality,constructionmanagement,andoperationmanagement.Thisarticlewasmainlyaimedatthelandconservationandoutdoorenvironmentofgreenrailwaystationtobuildmulti-levelindexsystem,andthegreyrelationandfuzzyneuralnetworkmethodwereusedtobuildanewgreenrailwaystationinlandconservationandoutdoorenvironmentevaluationmodel.Thismodelcouldeliminatethetraditional"gradingsystem"foruncertaintyevaluationprocess.Finally,thismethodisverifiedbyanexample.Itisconcludedthatthisevaluationmodelinlandconservationandoutdoorenvironmentofgreenrailwaystationhasacertainapplicationvalue.

greenrailwaystation;landsaving;outsideenvironment;greycorrelation;fuzzyneuralnetwork

2015-11-22

陳虎(1973-)，男，甘肅武威人，高級(jí)工程師，從事綠色鐵路、建設(shè)項(xiàng)目管理及經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)研究；E-mail：13909315113@139.com

TU528

A

1672-7029(2016)07-1433-06