建筑管理中人工神经网络的应用分析

　　摘要：人工神经网络在建筑管理当中的重要作用在近几年逐渐为人们所认识，其工作原理即通过模仿人脑在处理问题时的智能化信息体统，实现对人脑能力的最大化复制，进行学习、记忆等等信息处理的能力。因为它具有自我组合、自我适应能力强、且能并行处理等特性，故此被广泛应用于各行各业当中。人工神经网络能在很大程度上提高建筑管理的管理水平，且具有广阔的发展空间与良好的应用前景。本文旨在透过几方面来对其应用做出阐述分析。

　　关键词：建筑管理 人工神经网络 模仿人脑 人工智能

　　人工神经网络(Application of Neural Network)与人工智能(Artificial Intelligence)处于总分结构。人工神经网络从属于人工智能系统，是其中一个分支领域。它作为一款对非线性问题处理十分简便的工具，拥有极强的非线性映射能力与良好的适应能力及纠错能力。在传统的语音与图像识别等领域外，人工神经网络在经济管理、专业工程等诸多领域都崭露了头脚，并获得广泛的认可。我国首篇将人工神经网络应用与土木工程领域的文献始发于上世纪八十年代末期，随后即在建筑工程项目的管理当中逐渐为人们所广泛认知，下面，就几点对人工神经网络在建筑管理当中的应用作进一步分析。

　　一、人工神经网络在建筑管理应用中的预测作用

　　1.费用预测方面。人工神经网络在费用评估方面的应用，主要采用BP神经网络进行试验，通过对公路工程的样例进行试验，发现其比传统方法要更加保质保量。塔雷克·哈加西(1998年)等通过运用MS2Excel表格对人工神经网络进行模拟，并在输入层和隐含层加入了偏置神经元来促进网络学习。它的缺点是因网络学习过程中样本数据含有噪音,会对系统造成过度学习的谬误,这种问题运用规范化网络可以得到有效的解决。在我国BP神经网络研究的历史上，相关方面的研究学者对其应用于建筑工程估价的能力有较高评价，其中不仅神经网络的特征归纳作用可从海量的工程资料当中寻找出工程项目与预算费用的规律关系，还因其具有高度纠错能力，可对工程资料当中因人为因素造成的偏差进行纠正。同时因人工神经网络是通过并行处理来对数据进行梳理，所以其运算速度极快，且质量同时也能得到保证，这不仅满足了当前信息化时代快速估算的效率要求，并且事实证明它是行之有效并可以投入实际应用中的。

　　2.风险预测方面。建筑管理当中诸多领域都对风险分析与风险预测都有涉及，这二者涵盖了很多不可知的因素与风险因素，危及到了企业的管理经营，束缚了企业的发展脚步，长此以往即会对企业的健康长远发展造成不利影响。能够适时、到位的对企业即将面对的风险作出报告并采取针对措施，是及时规避企业风险的最佳途径。时下企业通常采用计量经济模型与编辑效应分析等方式以建立风险评估与预测系统，用来对现行企业状态进行分析。可是这些方法普遍存在着一些问题。比如经济变量的执行时间不同，使得在简单加权时出现漏报现象，以及人工制定的警戒区无法适应外部环境的变化性等。然而运用拥有非线性映射与模式分析能力的人工神经网络便可以建立相对完善的风险预警系统，从而更加适应系统的不确定性与突然性。

　　二、人工神经网络在建筑管理中事故诊断的作用

　　在建筑工程项目管理当中，受多方客观因素的制约，工程的进展常常会伴随出现林林总总的工程事故发生，甚而有些事故毫无征兆，突然间出现。在事故发生后，要找寻事故的原因也并非易事，同样要耗费大量人、财、物力资源，且并不能及时找出事故原因，错过了最佳补救时间。人工神经网络在建筑工程中对于工程事故的诊断分析，对建筑工程管理中工程质量的提高具有里程碑式的意义，其建筑专家系统存在着巨大的潜力。

　　建筑专家在进行对工程事故的风险评估时，第一步要运用工程事故所表现出来的一些外在特征与一系列统计数据，依照自身积累的大量经验，对事故的类型进行分类记录，在分类后便可以根据各方面特点，如事故类型、受损程度与曾用的补救措施来对工程事故进行风险评估与补救方案的制定。事故评定过程的关键在于建筑专家系统的数据规模，这种数据从大量典型事故案例中得出相关症状、事故状态与补救措施间相互关联的数据理论，传统的专家系统对建筑管理最广泛的应用使在基于规则与诊断矩阵中表示建筑专家经验知识，即统计数据的方法。这种表示方式只能对分类做出明示，却不能对事故与事故间存在的联系做出明确反映。知识工程师在某些层面上对经验知识难以进行明确的表达，这是传统工程事故专家系统所存在的缺点。基于人脑神经系统功能与结构模拟之上研制而出的人工神经网络，能通过不断对实例数据的吸纳，进行拓展学习，将知识充分融于神经网络当中进行存储，从而通过不断的对知识的接收、学习，进行自我的完善与增强。同时它的类比能力更加令人关注，它不仅能将实例间的相同处与不同处逐一筛选，从而进行归纳汇总，充实自身数据库，还能由此体现出神经网络中神经元之间连接权值调整过程。特别是它的自我逻辑能力超强，如果当下的信息并不完整，它依然会靠强大的逻辑能力进行推测，通过计算而得出让人满意的答案。

　　结语：

　　当今社会依靠传统的管理方式已经远远无法满足快节奏的经济生活，本文通过对人工神经网络在建筑管理工作当中的费用预测、事故诊断能力及事故解决方案制定等作用进行阐述分析，希望能对建筑工程行业的发展尽绵薄之力。

　　参考文献：

　　[1]周丽萍,胡振锋.BP神经网络在建筑工程估价中的应用[J].西安建筑科技大学学报,2005 (6)

　　[2]曹洪洋,李万庆,李文华.基于ANN的投标报价的风险预测研究[J].河北建筑科技学院学报,2001,(2)

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文章名称： 建筑管理中人工神经网络的应用分析

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