物流园区规划的3S策略收稿日期:2007-03-13作者简介:彭锐(1980-),男,助教,苏州科技学院建筑系,江苏苏州215011彭锐摘要:以苏州白洋湾物流园区为例,分析了园区发展的现状问题和规划背景,提出了“3S”的规划策略,即:自我平衡的功能之道(Self-contained)、智慧主脑的产业之道(Smart-brain)和视界门户的空间之道(Scenery-gate)。关键词:物流园区,物流园区规划,“3S”策略:TU984.13文献标识码:A1项目概况长江三角洲地区是世界六大城市带之一,也是我国目前经济发展最活跃的地区。上海作为我国最大的经济中心城市,是该地区的龙头,苏州临近上海,受其辐射最大,正充分利用这一地理优势发展成为区域的重要物流中心。金阊新城物流园区作为苏州的物流先导区,东临沪宁高速公路,西接京杭大运河,312国道、沪宁铁路贯穿区域。白洋湾物流园区(以下简称白洋湾)作为“园中园”位于金阊物流园区南区,地理位置优越,交通设施发达。此外,白洋湾毗邻多个开发区和工业园区,可以作为其腹地,通过制造业、普通与专业仓储物流、商业办公合理组合,充分发挥各功能的集聚效应。由此可见,白洋湾对于金阊新城物流园区乃至金阊新城以及苏州市区物流产业的发展具有重要意义,其规划建设也必须采取富有创新的措施和策略。2现状问题2.1经济繁荣而建设落后白洋湾内铁路规模巨大,物资吞吐量达400万t/年左右,有较好的经济发展基础。然而,由于园区地处城乡结合部,农业特3.2人工神经网络评价方法人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简称ANN)是近年来发展起来的一门新兴学科,由于它具有较强的非线性、大规模并行处理能力,从而引起了国内外学者的广泛关注,许多学者致力于将其引入自己的专业研究领域,取得了令人瞩目的成果。误差反传前馈网络(Back-Propagation)是典型的前馈网络,其算法的基本思想是:误差逆传播神经网络是一种具有三层或三层以上的阶层神经网络。上下层之间各神经元实现全连接,网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,神经元的激活值,从输入层经各中间层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络的输入响应。在这之后,按减小希望输出与实际输出误差的方向,从输出层经各中间层逐层修正各连接权,最后回到输入层,故得名“误差逆传播算法”。随着这种误差逆传播修正的不断进行,网络对输入模式响应的正确率也不断上升。应用人工神经网络对绿色建筑综合评价的原理是:把用于描述绿色建筑的特征信息(即指标体系)作为神经网络的输入向量,---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---将代表相应综合评价结果的量值作为神经网络的输出;用一些经传统综合评价取得的成功样本训练这个网络,使它所持有的权系数经自适应学习后得到正确的内部表示,训练好的网络即可作为绿色建筑综合评价的模型。综上所述,得到对绿色建筑评价的步骤如下:1)按照评价的具体要求确定评价指标体系,构成神经网络的输入域。2)用一些经传统综合评价取得的成功样本训练这个网络;专家对各评价指标的评价值构成训练神经网络的样本集(X,Y),输入指标属性值构成n1×n2阶矩阵X=[Xpi]n1×n2,期望输出构成向量B=(b1,b2,b3,…,bn1)T。3)启动神经网络进行有导师下的自学习,直到收敛,储存学习好的神经网络作为对绿色建筑综合评价的网络评价模型。4)将规范化的评价矩阵输入训练好的神经网络模型,得到评价结果;即得到对绿色建筑的评判结果。4结语文中架构了绿色建筑评价体系,建立了绿色建筑评价指标体系,同时针对绿色建筑评价中的特点,建立一套通用的计算方法或指导原则是非常必要的。因此,文中介绍了两种适合的评价方法,使绿色建筑评定工作更客观,使绿色建筑评价系统化、模型化、数量化,是定性问题的定量分析、定性与定量相结合的决策方法。参考文献:[1]王竹,贺勇,魏秦.关于绿色建筑评价的思考[J].浙江大学学报(工学版),2002(36):14-15。[2]刘建勋,徐菁.绿色建筑的设计方法探讨[J].山西建筑,2006,32(7):47-48.ResearchintoevaluatingindicatorsystemandevaluationmethodofgreenbuildingSHIHua-wangANJun-huaMENGHui-binAbstract:Theintroducestheconnotationandevaluationfactorsofgreenbuilding,illustrates...