2013年第11期（总第374期）
节能
ENERGYCONSERVATION
基于贝叶斯网络节能住宅的投资决策
魏彩荷，王恩茂
（兰州交通大学土木工程学院，甘肃兰州730070）
摘要：为了使投资者对节能住宅投资风险的高低有一定的了解，做出投责与否的正确判断，文中将贝叶斯网络引入节能住宅投资风险研究中，网时采用GeNie2.0贝叶斯分析软件进行建模，构建了节能住宅投资风险决策的贝叶斯网络模型，通过模型的分析可以表明，此时投资者适不适合投资，如果当风险图素发生变化时，可以通过模型的自动更新功能，及时地更新整个网络，从而使投资者更加准确
地把握各种信息，并运用一个案例验证了该模型的有效性。关键词：贝叶斯网络；节能住宅；投资决策
中图分类号：F407.9;TU9文献标识码：A文章编号：1004-7948(2013)11-0009-05 doi;103969/j. issn. 1004 7948.2013. 11.002
引言
随着人口的增加，人民生活水平的不断提高，我国建筑能耗量不断增大，而且浪费严重。因此，节约能源成为促进我国经济社会可持续发展、落实科学发展观和建设资源节约型社会的必然选择。而建筑能耗占全国能耗消费总量的比例一直在上升，到2008年已达到30.2%。所以，建设节能住宅是我国建设资源节约型和环境友好型社会的重要保障。
随着节能住宅建设在全国范围内的兴起，很多开发商都把视野转向了节能住宅，但由于投资额巨大、投资期长、政策的限定性、社会和市场环境条件变化的不确定性等因素，在为投资者提供高收益的同时，也蕴含着相应的高风险。
近儿年来，贝叶斯方法广泛应用于各个领域。周国华将贝叶斯网络应用于建设项目质量管理风险因素的分析；周建方等将贝叶斯网络应用于大坝的风险研究；王昕、徐友全、高妍方3将贝叶斯网络用于大型建设工程项目风险评估；刘克中[4]等将贝叶斯网络应用于船舶溢油风险评价的研究；尚志3将贝叶斯网络应用于关键链项目管理模型等。
本文将贝叶斯网络方法应用于节能住宅的投资风险决策中，构建节能住宅投资风险决策的贝叶斯网络模型，通过该模型的分析，使投资者对于投
万方数据
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资风险的高低有一定的了解，有助于投资者做出正确的扶择，旨在构建基于贝叶斯网络方法的风险决策模型，来降低风险发生的概率。
1贝叶斯网络的基本理论 1.1贝叶斯法则
贝叶斯法则又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则，它是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。换言之，是指当分析样本大到趋近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。
现举例说明先验概率和后验概率之间的关系，设A和B为2个随机变量,A=a为某假设，B= b为一组证据，在考虑证据B=b之前，对事件A= a的概率估计P(A=a)称为先验概率，在考虑证据之后,对事件A=a的概率估计P(A=alB=b)称为后验概率，按照贝叶斯公式，先验概率和后验概率之间的关系表达式如下：
P(A=alB=b) =P(A=a)P(B=bIA=a)
P(B=b)
1.2贝叶斯网络概述
2(1)
贝叶斯网络又称为信度网络（见图1），于 1986年由Pearl提出的。目前，贝叶斯网络应用于不确定知识表达和推理领域中，是人工智能、概率理论、图论、决策分析相结合的产物，适用于表达和分析不确定性和概率性事物。