BIM-integrated TOPSIS-Fuzzy framework to optimize selection of sustainable building components
Notice bibliographique
Résumé
Existence of diverse sustainable materials with distinctive features causes more difficult decision makings for project teams especially when it is intended to use ideal materials from diverse types of sustainable products. Few research studies have been conducted so far on applying Building Information Modeling (BIM) to act as Decision Support System (DSS) using of math works functions and tools in combination with Multiple Criteria Decision-Making (MCDM) techniques. The main purpose of this study is to propose a methodology that integrates BIM with decision-making and problem-solving approaches including Fuzzy and TOPSIS in order to efficiently optimize the selection of sustainable building components at the conceptual design stage of building projects. To select the optimum building components, each item is assessed against three major attributes of decision criteria as Design, Economic and Quality factors, which are applied in Multiple Attribute Decision Support System (MADSS) methodology to indicate the various performance of buildings sustainability. This BIM-integrated process is linked to the engine of Matlab software to apply Fuzzy functions on the users’ priority in order to automatically suggest the ideal solutions. The design alternatives suggested by Matlab is validated by Life Cycle Cost (LCC) method to analyze the operational cost of an actual building project. Using this innovative method will make the decision-making procedure more convenient as well as proposing more realistic and reliable final and sustainable optimized choice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».