【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种数字化智能绿色建筑设计评价方法。
技术介绍
1、随着全球对可持续发展和环境保护的关注不断增加，绿色建筑已成为建筑行业的一个重要趋势。对于现有的绿色建筑，直接根据其绿色节能数据进行评价，难免会比较主观，故需要一套较为完善的数字化智能绿色建筑设计评价方法。
2、常规的智能绿色建筑设计评价方法根据人为主观因素对智能绿色建筑各项指标进行综合评价评级，所确定的分割阈值较为主观，难以反映各种建筑设计之间的差距，或可能将差距较大的建筑设计分为同一个评价等级，造成对智能绿色建筑设计评价的不准确。故需要对各个建筑的数据进行聚类，使得各项数据整体更加相似的建筑聚类为同一类簇，对每个类簇进行建筑设计评价。
3、迭代自组织聚类算法可用来对智能绿色建筑的数据进行聚类，但在迭代自组织聚类算法中会根据所有数据点与聚类域中心的距离进行聚类域划分，会将一些离群点划分到聚类域中，在离散数据点的影响下，导致最终聚类域中心位置出现偏差，使得聚类域准确性差，影响建筑设计评价的准确性。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，该方法包括以下步骤：
2、采集智能绿色建筑的各项数据，获取每个建筑对应的数据点；根据所有建筑每项数据的极差以及数据点的数量获取每个数据点的局部半径；
3、在利用迭代自组织聚类算法对所有建筑对应的数据点进行聚类的过程中，对于每次迭代得到的每个聚类域，获取需要进行分裂的聚类域的两
4、对于需要进行分裂的聚类域，根据每个数据点局部半径获取聚类域中每个数据点的局部密度，根据所述局部密度以及每个数据点到两个新的聚类中心的距离，获取每个数据点的可参考度，根据所述可参考度筛选离散数据点；根据两个新的聚类中心将聚类域中除离散数据点外的其余数据点划分为两个新的聚类域；
5、获取每个离散数据点相对于最近聚类域的综合离域程度，根据综合离域程度对离散数据点进行划分，得到离群点以及新的聚类域；通过不断迭代，得到聚类结果以及真实离群点；
6、根据聚类结果以及真实离群点进行每个建筑的设计评级。
7、优选的，所述根据所有建筑每项数据的极差以及数据点的数量获取每个数据点的局部半径，包括的具体步骤如下：
8、，
9、其中， r表示数据点的局部半径， n表示采集的数据点数量， m表示采集的数据项总数，表示所有建筑的第 j项数据的极差。
10、优选的，所述根据每个数据点局部半径获取聚类域中每个数据点的局部密度，包括的具体步骤如下：
11、对于每个数据点，获取其余数据点到该数据点的距离，将距离小于该数据点的局部半径的数据点作为该数据点的局部半径范围内的数据点；将每个数据点的局部半径范围内包含的其他数据点的个数，作为每个数据点的局部密度。
12、优选的，所述获取每个数据点的可参考度，包括的具体步骤如下：
13、，
14、其中，表示所有数据点中第 i个数据点的可参考度， i取遍中整数， n表示采集的数据点数量，表示第 i个数据点的局部密度，表示第 i个数据点到所有聚类中心的欧式距离中的最小欧式距离。
15、优选的，所述根据两个新的聚类中心将聚类域中除离散数据点外的其余数据点划分为两个新的聚类域，包括的具体步骤如下：
16、对于聚类域中除离散数据点外的其余每个数据点，获取数据点到两个新的聚类中心的距离，将数据点划分到距离最近的新的聚类中心所属的新的聚类域中；通过对聚类域中除离散数据点外的其余所有数据点进行划分得到两个新的聚类域。
17、优选的，所述最近聚类域的获取方法为：
18、对于每个离散数据点，获取与其距离最近的聚类中心，将该聚类中心所属的聚类域作为该离散数据点的最近聚类域。
19、优选的，所述获取每个离散数据点相对于最近聚类域的综合离域程度，包括的具体步骤如下：
20、，
21、其中，表示第 k个离散数据点的第 j项数据相对于其最近聚类域的离域程度，表示第 k个离散数据点的第 j项数据，表示第 k个离散数据点的最近聚类域中所有数据点的第 j项数据的平均值，表示第 k个离散数据点的最近聚类域中所有数据点的第 j项数据的标准差；
22、对于每个离散数据点，将离散数据点的所有项数据相对于其最近聚类域的离域程度累乘，得到离散数据点相对于最近聚类域的综合离域程度。
23、优选的，所述根据综合离域程度对离散数据点进行划分，得到离群点以及新的聚类域，包括的具体步骤如下：
24、将综合离域程度小于预设的综合离域程度阈值的离散数据点纳入到该离散数据点的最近聚类域中，实现聚类域的更新；将综合离域程度大于或等于预设的综合离域程度阈值的离散数据点作为离群点。
25、优选的，所述通过不断迭代，得到聚类结果以及真实离群点，包括的具体步骤如下：
26、每次迭代获得的离群点在下一次迭代时仍然作为正常的数据点重新参与数据点的划分，通过不断迭代直到达到迭代自组织聚类算法迭代停止条件时停止，将迭代停止时得到的所有聚类域作为聚类结果，将迭代停止时得到的离群点作为真实离群点。
27、优选的，所述根据聚类结果以及真实离群点进行每个建筑的设计评级，包括的具体步骤如下：
28、获取聚类结果中每个聚类域的聚类中心，比较聚类结果中不同聚类域的聚类中心的绿色节能水平，根据绿色节能水平对所有聚类中心进行排序，并按照排序为每个聚类中心分别设定建筑设计评级，并将聚类中心的建筑设计评级作为聚类域中其余每个数据点的建筑设计评级；对于每个真实离群点，获取真实离群点距离最近的聚类中心，将最近的聚类中心对应的建筑设计评级作为真实离群点对应的建筑设计评级。
29、本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术考虑到离群点对聚类结果的影响，在聚类过程中，根据数据点的局部密度以及数据到聚类中心的距离，获取数据点的可参考度，根据可参考度筛选离散数据点，在对数据点进行聚类域划分的过程中，离散数据点不参与划分，根据离散数据点相对于最近聚类域的综合离域程度，对离散数据点进行重新划分，通过不断迭代得到真实离群点，排除了真实离群点对聚类结果的干扰，使得各项数据整体更加相似的建筑聚类为同一类簇，使本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述根据所有建筑每项数据的极差以及数据点的数量获取每个数据点的局部半径，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述根据每个数据点局部半径获取聚类域中每个数据点的局部密度，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述获取每个数据点的可参考度，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述根据两个新的聚类中心将聚类域中除离散数据点外的其余数据点划分为两个新的聚类域，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述最近聚类域的获取方法为：
7.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述获取每个离散数据点相对于最近聚类域的综合离域程度，
8.根据权利要求7所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述根据综合离域程度对离散数据点进行划分，得到离群点以及新的聚类域，包括的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述通过不断迭代，得到聚类结果以及真实离群点，包括的具体步骤如下：
10.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述根据聚类结果以及真实离群点进行每个建筑的设计评级，包括的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述根据所有建筑每项数据的极差以及数据点的数量获取每个数据点的局部半径，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述根据每个数据点局部半径获取聚类域中每个数据点的局部密度，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述获取每个数据点的可参考度，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，其特征在于，所述根据两个新的聚类中心将聚类域中除离散数据点外的其余数据点划分为两个新的聚类域，包括的具体步骤如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：杨欣，程刚，杨铮，王淑俭，张冰，尹晋，黄启东，姜静静，陶晓菲，姚岳亮，
申请(专利权)人：北京清水爱派建筑设计股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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