摘要：当下，随着人们对历史文化遗产重视程度的不断提高，文物开发保护工作越来越受到人们的关注。随着历史遗迹的不断开发，对文物古建筑保护的力度不断加大，评价各类活动对古建筑产生的效果，也应该由原本单一的评价方式逐渐转变为更严谨、科学的综合评价。
　　关键词：综合评价方法；古建筑保护
　　古建筑作为中国传统文化的载体，具有重要的文化价值。我国是一个历史悠久的国家，形成了独具特色的中国古建筑体系。但是，我国古建筑保存现状并不乐观，一方面由于自然风化、地震灾害、雨水侵蚀等自然现象的作用，古建筑结构遭到破坏；另一方面，在旅游开发、工程作业等人为因素的影响下，古建筑受到不同程度的损坏。随着科技的进步，人们的生产生活方式日新月异，对于古建筑的影响方式也变得复杂多样。因此，在复杂的评价对象面前，传统单向的评价方式很难满足人们的需求，需用更具科学性的综合评价体系替代或补充传统的评价方法。文章就当下不同综合评价方法的差异性进行探讨，并根据古建筑的特点，总结出各综合评价方式对古建筑进行评价时的优劣，为今后选择合适的古建筑评价方法提供参考。
　　一、综合评价方法的理念
　　当今社会，随着人们对世界的认知面不断扩大，知识应用的领域不断延伸，人们需要评价、判断的对象往往信息量巨大，且各个因素之间互相影响，呈现复杂的非线性关系。这就要求评价者对实际问题的主客观信息进行综合化集成处理。现代综合评价相较于传统单一的评价方法具有以下特点：（1）在评价过程中，对信息的处理往往不是单一的线性处理，而是借助计算机技术进行综合分析与运算。（2）在综合评价过程中，指标的运算不仅要考虑各种因素对结果的影响，还要将各种因素之间的交互影响纳入评价体系，使评价体系更具综合性，评价结果也更具合理性。（3）依据综合评价的规则，将人们的主观感受界定为评价体系中的指标，更加具体客观。
　　综上所述，综合评价的显著特点是系统性、整体性、综合性，但选择合适的评价方法来分析问题，才是提升综合评价准确性和科学性的关键。
　　二、综合评价方法的具体应用研究
　　目前，常用的评价方法大致可分为以下几类，如表1所示。
　　在以往对古建筑进行综合评价的案例中，各评价方法有以下几个显著特点。
　　（一）层次分析法
　　所谓的层次分析法是在面对复杂问题时，首先确定评价的目的，然后对问题进行解构，进而将分析的问题层层展开（一般分为目标层、准则层、措施层）并逐个研究，是一种结构清晰、层次感强的综合评价方法。在建立评价模型时，往往强调模型结构的复杂性、准确性，但分析的思维过程又是量化的、归一的，所以层次分析法非常有利于将复杂的评价问题简单化、数据化。在使用层次分析法进行分析的过程中，对某一层进行分析处理的要求应以上层为准，具体步骤大致可分为：先建立有效的指标体系以及判断矩阵，然后采用一次性检验以及归一化特征向量，最终得出综合环境评价。层次分析法的缺陷是结果的分辨率通常相对较低、信息的综合处理能力相对不足。
　　（二）模糊综合评判法
　　在现实生活中，存在大量模糊的概念与不稳定的随机因素，并且人们对客观事物的认知非常容易受到主观因素的影响。模糊综合评价法就是巧借模糊数学的思想，跳出各种复杂不确定因素的制约，设法在一个稳定、客观、清晰的框架内对随机、模糊、不确切的问题进行综合界定和整体分析。由于影响环境的客观因素具有较强的不确定性，难以进行量化评价，环境所包含的各项指标以及标准本身就存在较强的模糊性，可以借助模糊综合评价法展开评价。对于大部分周围活动对古建筑产生的作用，并不能简单地通过测量得到可以量化的指标，也不能简单地采用温度、湿度、绿化面积等指标进行衡量。针对此类复杂的抽象概念，模糊综合评判法可以很好地处理难以界定的问题，最终得到清晰、完整的评价标准。当前使用的模糊评价法主要包括：聚类法、距离法以及贴近法等，为处理复杂的非线性关系的指标提供了科学有效的方法。因此，在应用模糊综合评判法对古建筑作用效果进行实际评价的过程中，可以根据环境监测获得的数据建立相应模糊评价的指标隶属集，从而形成矩阵，然后通过各项指标的权重集与矩阵的相乘来获得最终的综合评价。
　　（三）人工神经网络评价法
　　随着神经心理学和信息技术的不断发展，将其与认知科学领域内的成果相结合，一种有着超强的计算和分析能力、适应能力的综合评价方法发展起来，即人工神经网络评价法。人工神经网络就是通过模拟生物电信号在神经间输入输出进行传导而建立起来的综合评价系统，所以人工神经网络评价体系的建立也需要一个类似生物在不断刺激下进行学习培养的过程。通过大量数据的迭代处理，建立一个模拟大脑的信息处理系统，从而对输入和输出的信号进行非线性的转换，大大减少了周围环境对古建筑的影响，这往往并不是单纯的线性比例关系的难题。人工神经网络的实质就是通过运算处理大量的样本数据，使得神经网络在这一过程中不断进行学习、得到训练，进而使得每次迭代出的误差信号由输出层经隐含层至输入层反向传播，不断优化整个网络评价系统内各个神经元之间的连接权值，通过大量的学习样本进行迭代循环往复，直到输出的结果达到与参考样本评价结果相拟合的程度。人工网络系统具有自适应性、自学习性的特点，但是自我调节需要大量的数据样本进行不断的迭代处理，所以不适用于追求时效性的简单评价。
　　（四）灰色综合评价法
　　在对古建筑作用的评价过程中，由于很多问题不能直接进行定性分析，很难作出非黑即白的判断。例如，在对古建筑的一般评价标准中坚持保护风貌、改善民生和促进发展相结合的原则，在保护历史文化风貌的前提下，改善居民居住条件和生活环境，完善市政基础设施，对古建筑进行合理的开发利用。改善条件、完善设施以及合理开发的程度都是灰色概念，我们可以通过灰色评价原理，将对古建筑带来的相关差异看作一种灰色的系统，在该系统中一些信息是已知的、一些信息是未知的。运用灰色关联度分析正是跳出未知因素的制约，不再拘泥于对信息的追本溯源，而是另辟蹊径，着眼于分清楚各因素之间的主次关系，进而通过对各因素之间关联程度的分析，得到目标模型与理想模型之间的差异，从而衡量出不同对象之间的真实差异，通过比对评价对象与理想模型之间的拟合程度预测各因素的发展态势。较为常用的灰色评价方法包括：灰色聚类、灰色贴近以及灰色关联等方法。各类活动对古建筑产生的效果具有明显的层次复杂性、结构关系模糊性、动态变化的随机性、指标数据的不完全性和不确定性，而灰色综合评价法能很好地应对这些问题。
　　三、结语
　　综合评价能更好地提升评价信息的准确性和全面性，使得评价结果变得更加真实客观。因此，运用综合评价方法评价各类活动对古建筑的作用是非常必要的。近年来，综合评价方法或多或少地被运用在古建筑评价的过程中，本文选择一些经典的综合评价方法作为研究对象，对其在古建筑作用评价上的应用进行了相应的介绍和分析，旨在为不同条件下古建筑评价的综合评价方法选择提供一些建议和参考。
　　徐翰成
　　1997年生，男，汉族，山東泗水人，聊城大学建筑工程学院硕士研究生，研究方向为建筑与土木工程专业工程管理。
　　孟令辉
　　1996年生，男，聊城大学硕士研究生，研究方向为结构工程。
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