5．计算指标的综合重要程度值
利用“权重和”型模糊综合程度值公式，求得每个指标与其他指标相比较的综合重要程度值。
6．层次单排序
M1、M2为两个三角模糊数，M1比M2重要的可能性程度记为。
7．合成总排序
根据各层的层次单排序，从最高层到最低层逐层计算出同一层次所有元素相对于最高层（目标层）相对重要性的排序权重。根据各个因素的重要性排序，就可以看出各指标对总目标的影响。
3.4.3构造判断矩阵
由来自房地产开发企业、设计院、施工企业、高校等单位的专家组成评判小组，采用1～9标度法分别对中间层和最底层各因素之间的相对重要性进行两两比较，得到准则层的评判矩阵和方案层的判断矩阵。
3.4.5评价标准的确定
建筑节能技术经济综合评价首先要对各单项指标进行评价。而单指标评价要基于确定的评价标准进行，否则无法保证公平性、科学性及可比性。评价标准一般都以现行的国家或地区规范以及公认的国际标准作为最重要的参照和准则。现行规范中没有规定的项目，则根据地区实践的实际水平和需要，由评委专家进行打分确定。在有些评价工具中，评价标准还被设成标尺的形式，用来动态地反映地区实践的最佳水平和最新进展。
目前建筑节能技术经济单指标评价可参照的国家及地方相关标准有：《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》（JGJ134‐2001）、《住宅性能评定技术标准》（GB／T50362‐2005）、《建筑节能工程施工质量验收规范》（GB50411‐2007）、《绿色建筑评价标准》（GB／T50378‐2006）、《浙江省居住建筑节能设计标准》（DB33／1015‐2003）等。
这些规范、标准对居住建筑的热工参数和能耗都有规定，这些规定不仅是进行节能设计时的参考内容，也是节能设计完成后的验收条件。国家及地方相关标准中，部分是强制性要求，例如《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》（JGJ134‐2001）中的3.0.3、4.0.3、4.0.4、4.0.7、4.0.8、5.0.5、6.0.2等条目为强制性条文，必须严格执行。如果刚好达到强制性要求，只能评为本章所设定的“优秀、优良、中等、合格、不合格”中的合格等级。
国家及地方相关标准对建筑节能的要求基本都是给定一定的范围，或者给出模糊性的描述。因此，在收集指标数据的基础上，需要结合专家的经验进行等级判断。
3．5浙江省居住建筑节能综合评价
在现实生活中，一个事物往往具有多种属性，对客观事物的评价，往往需要选取多个评价指标反映其优劣，而这些指标之间，一般是无法直接加总的，这时必须采用综合评价法。
所谓综合评价法，就是根据统计研究的目的，以统计资料为依据，借助一定的手段和方法，对不能直接加总的、性质不同的项目进行综合，得出概括性的结论，从而揭示事物的本质及其发展规律的一种统计分析方法。
3.5.1综合评价方法介绍
综合评价技术是一个多学科边缘交叉、相互渗透、多点支撑的新兴研究领域，最初的研究是从统计学、管理学和系统工程理论角度着眼的。近些年，一些新兴的学科如模糊数学、灰色系统理论、神经网络技术等也都引入到综合评价的研究中来了。概括来看，多指标综合评价方法主要有下述几大类型：常规评价方法、运筹学和其他数学方法、统计方法、神经网络法。
1．常规评价方法
常规的综合评价方法是对受多种因素影响的事物或现象做出总的评价，根据综合评价指标选用的不同特点，此评价方法大致可分为两类：一类为采用有量纲指标进行评价的方法，主要有总分评定法；另一类采用无量纲指标进行评价的方法，主要有指数综合法、最优值距离法和功效系数法。这一类方法在历史上曾起过重要作用，然而现在已较少使用，原因在于方法虽较为简单，但主观性较强，只能用于较为简单的系统进行评价。
（1）总分评定法
总分评定法亦称综合计分法，它对各项目是采用有量纲的指标进行综合评价。对于数量性项目的评分，可根据各评价指标的优劣排序，名次在前计高分，名次在后计低分；对于非数量性项目的评分，一般把该项目划分为若干个评分等级，并对不同等级赋予适当的分值，进行量化处理，然后请足够多的评判者按预定的评分等级对该项目评分。综合评判结果，把各指标（或各项目）得分加总，即得该评价对象的总分。
（2）指数综合法
指数综合法将单项指标值与对比标准值（通常取该评价指标的总体平均数或基期数值）相比，求得单项评价指数（单项得分），再对单项评价指数进行加权算术平均即得综合评价总指数（总得分）。
（3）最优值距离法
最优值距离法的原理是对比的标准为最优值，即以各项经济指标实际值与最优值对比，并测算实际值与最优值的相对距离以衡量经济效益的高低。
（4）功效系数法
功效系数法是利用多目标规划原理中的功效系数加以改进，而得到综合评判的分数。
其改进的公式为：di＝［（实际值－不容许值）／（满意值－不容许值）］×40＋60，最后将单项评价值加权平均得到综合评价值。
2．运筹学和其他数学方法
这类方法运用的数学知识比较多，目前用得较多的有以下几种。
（1）数据包络分析法（DEA）
DEA方法可以看做是一种非参数的经济估计方法，实质是根据一组关于输入-输出的观察值来确定有效生产前沿面。DEA方法的应用领域很广泛，可以用于多种方案之间的有效性评价、技术进步评估及企业效益评价等。进入20世纪90年代以来，DEA技术在国内的理论与应用研究也取得了较大的进展，理论方面涉及具有模糊要素的DEA评价方法、简化确定DEA有效的算法以及只有输入的DEA评价技术等。
（2）层次分析法
层次分析法的基本原理是根据具有递阶结构的目标、子目标（准则）、约束条件及部门等来评价方案，并用两两比较的方法确定判断矩阵，然后根据判断矩阵的最大特征根相应的特征向量的分量作为相应的系数，最后综合出各方案各自的权重（优先程度）。该方法是一种定量和定性相结合的方法，在多指标的权重确定上应用广泛。
（3）模糊综合评价法
该方法是一种用于涉及模糊因素的对象系统的综合评价方法。它是在模糊环境下，考虑多种因素的影响，为了某种目的对一事物做出综合决策的方法。它将评价对象和评价指标运用模糊数学方法转变为隶属度和隶属函数，通过模糊复合运算来得到模糊结果集。它可以较好地解决综合评价中的模糊性，在许多领域得到了广泛的应用。
（4）灰色关联分析法
在多指标综合评价中，评价目标往往具有灰色性，因而用灰色关联分析方法进行综合评价是适宜的。它由样本资料确定一个最优参考序列，通过计算各样本序列与该参考序列的关联度，就能对评价目标做出综合分析。在进行综合评价时，这种方法的数学处理不太复杂，能使用样本所提供的全部信息，而且它等同对待各评价指标，可避免主观因素对评价结果的影响。
3．统计方法
统计方法主要是应用其中的主成分分析法、因子分析法、聚类分析法和判别分析法等对一些对象和系统进行分类和评价。主成分分析法是把多项评价指标合成少数几个主成分，再以这几个主成分的贡献率为权数构造一个综合指标，据此做出评判。因子分析法是主成分分析法的一种自然的延伸，它在主成分分析结果的基础上，将多个变量综合为少数几个因子，从而再现原始变量与因子之间的相关关系。聚类分析法和判别分析法也是一组统计分析方法，它们可以将统计样本划分为不同的类别，给出综合评价结果。
4．神经网络法
近年来，随着计算机技术的发展，神经网络理论与遗传算法在综合评价领域占据了很重要的地位，对评价技术作出了卓越的贡献。人工神经网络是由大量的、同时也是很简单的处理单元广泛连续而形成的网络系统，最早开始于1943年Meculloch和Pitts提出的神经元的数学模型。它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个并行处理的非线性系统，但它并不是人脑神经系统的真实写照，而只是对人脑的行为作某些简化、抽象和模拟。人工神经网络中最常用的是BP神经网络，它把一组样本的输入、输出问题变为一个非线性优化问题，使用了优化中的梯度下降算法，对问题的识别具有很强的功能。
5．综合评价方法的比较选择
寻找一种既有科学计算，又能较好反映人类决策经验的评判方法，是获得科学合理的建筑节能技术经济评价结论的前提和基础。
常规综合评价方法具有简单方便、易于使用的特点。但它的缺点是主观性较强，例如指数法、功效系数法和最优值距离法都需要将指标的实际数值和其标准值、最优值或最差值进行比较，以找出各研究对象在总体中所处的位置。这些特殊值的确定会对最终评价结果造成巨大影响，而其确定上又显得主观随意，因而评价结果很不稳定。因此，从技术角度出发，该类方法适宜用于评价问题具有明确的目标或参照系，它往往用于一些不太复杂的对象系统的评价和对比中。在建筑节能技术经济综合评价中，没有明确的参照系，因此不适合使用常规综合评价法。
多元统计综合评价方法是一种不依赖于专家判断的客观方法，因此可以排除评价中人为因素的干扰和影响，比较适宜于评价指标间彼此相关程度较大的对象系统的综合评价。
该类方法的最大优点在于其评价模型生成过程中同时也生成了信息量权数，这是其他方法所不具备的。然而，利弊共存，这同样造成了其缺点之一，即无视指标的实际重要性，过于强调指标数据的客观性。这类方法的另一大缺点是其评价结论的相对性。样本构成变动将会导致评价结果的“逆序”，而这种逆序是不合理的。建筑节能各指标之间的相关程度不是很大，指标的重要性通过客观数据统计计算来反应准确性、合理性无法得到保障。因此，也不能利用统计方法。
神经网络方法对于复杂的非线性模型仿真从理论上来说其误差可以达到任意小的程度。它的最大优点是自适应性与学习能力强，但它也存在局部最优点、学习速度慢、容错性下降、浮点溢出和网络不收敛等问题。更重要的是，利用神经网络需要比较大的训练集，在反复的训练中系统自动调节权重。如果可供训练的样本较少，用这一方法，有很大的误差。
鉴于样本收集的困难性，尤其是典型样本的选择问题，也排除利用神经网络法。
运筹学和其他数学方法运用了比较多的数学知识，方法相对严谨。DEA方法的优点是不需要给出代表决策者偏好的权，也不需要给出输入输出的函数关系。而缺点是不允许输入输出数据是随机变量，且没有反映决策者的偏好。其应用范围限于一类具有多输入、多输出的对象系统的相对有效性的评价；AHP方法由于让评价者对照一相对重要性函数表给出因素集中两两比较的重要性等级，因而可靠性高、误差小，不足之处是遇到因素众多、规模较大的问题时，该方法容易出现问题，它的应用限于诸因素子集中的因素不超过9个的对象系统，此外其重要性等级通常由专家给出，这必然涉及各专家的主观判断的准确性问题。
模糊综合评判（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，并进行综合评价的一种方法。模糊综合评判法的优点：（1）隶属函数和模糊统计方法为定性指标定量化提供了有效的方法，实现了定性和定量方法的有效集合。（2）在客观事物中，一些问题往往不是绝对的肯定或绝对的否定，涉及模糊因素，而模糊综合评判方法则很好地解决了判断的模糊性和不确定性问题。（3）所得结果为一向量，即评语集在其论域上的子集，克服了传统数学方法结果单一性的缺陷，结果包含的信息量丰富。
建筑节能的综合评价过程，通常涉及大量的复杂现象和多种因素的相互作用，评价中存在大量的模糊现象和模糊概念，因此，评价时用模糊综合评价的方法进行定量化处理，以更准确地评价出建筑节能的等级。
3.5.2利用模糊数学方法进行综合评价
模糊综合评判是模糊数学的一种具体应用方法，是针对现实中大量具有模糊性的现象而设计的一种评价模型和方法。最早由我国学者汪培序提出。模糊综合评判法的基本原理：它首先确定被评判对象的因素（指标）集和评价集。再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵。最后把模糊评判矩阵与因素的权重集进行模糊运算并进行归一化，得到模糊评价综合结果。
模糊综合评判法的优点是数学模型简单，容易掌握，对多因素多层次的复杂问题评判效果比较好。本章在遵循客观性、可操作性和有效性原则的基础上，选择多层次模糊数学评价法来进行浙江省居住建筑节能技术经济综合评价。具体评价步骤如下。